【pyspark速成专家】11_Spark性能调优方法2

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二，Spark任务UI监控

三，Spark调优案例

二，Spark任务UI监控

Spark任务启动后，可以在浏览器中输入 http://localhost:4040/ 进入到spark web UI 监控界面。

该界面中可以从多个维度以直观的方式非常细粒度地查看Spark任务的执行情况，包括任务进度，耗时分析，存储分析，shuffle数据量大小等。

最常查看的页面是 Stages页面和Excutors页面。

Jobs：每一个Action操作对应一个Job，以Job粒度显示Application进度。有时间轴Timeline。

Stages： Job在遇到shuffle切开Stage，显示每个Stage进度，以及shuffle数据量。可以点击某个Stage进入详情页，查看其下面每个Task的执行情况以及各个partition执行的费时统计。

Storage:

监控cache或者persist导致的数据存储大小。

Environment:
显示spark和scala版本，依赖的各种jar包及其版本。

Excutors : 监控各个Excutors的存储和shuffle情况。

SQL: 显示各种SQL命令在那些Jobs中被执行。

三，Spark调优案例

下面介绍几个调优的典型案例：

1，资源配置优化

2，利用缓存减少重复计算

3，数据倾斜调优

4，broadcast+map代替join

5，reduceByKey/aggregateByKey代替groupByKey

1，资源配置优化

下面是一个资源配置的例子：

优化前：

#提交python写的任务
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 12G \
--driver-memory 12G \
--num-executors 100 \
--executor-cores 8 \
--conf spark.yarn.maxAppAttempts=2 \
--conf spark.task.maxFailures=10 \
--conf spark.stage.maxConsecutiveAttempts=10 \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python #指定excutors的Python环境
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON = ./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python  #cluster模式时候设置
--archives viewfs:///user/hadoop-xxx/yyy/anaconda3.zip #上传到hdfs的Python环境
--files  data.csv,profile.txt
--py-files  pkg.py,tqdm.py
pyspark_demo.py

优化后：这里主要减小了 executor-cores数量，一般设置为1~4，过大的数量可能会造成每个core计算和存储资源不足产生OOM，也会增加GC时间。此外也将默认分区数调到了1600，并设置了2G的堆外内存。

#提交python写的任务
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 12G \
--driver-memory 12G \
--num-executors 100 \
--executor-cores 2 \
--conf spark.yarn.maxAppAttempts=2 \
--conf spark.default.parallelism=1600 \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=1600 \
--conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
--conf spark.memory.offHeap.size=2g\
--conf spark.task.maxFailures=10 \
--conf spark.stage.maxConsecutiveAttempts=10 \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python #指定excutors的Python环境
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON = ./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python  #cluster模式时候设置
--archives viewfs:///user/hadoop-xxx/yyy/anaconda3.zip #上传到hdfs的Python环境
--files  data.csv,profile.txt
--py-files  pkg.py,tqdm.py
pyspark_demo.py

2, 利用缓存减少重复计算

%%time
# 优化前:
import math 
rdd_x = sc.parallelize(range(0,2000000,3),3)
rdd_y = sc.parallelize(range(2000000,4000000,2),3)
rdd_z = sc.parallelize(range(4000000,6000000,2),3)
rdd_data = rdd_x.union(rdd_y).union(rdd_z).map(lambda x:math.tan(x))
s = rdd_data.reduce(lambda a,b:a+b+0.0)
n = rdd_data.count()
mean = s/n 
print(mean)%%time 
# 优化后: 
import math 
from  pyspark.storagelevel import StorageLevel
rdd_x = sc.parallelize(range(0,2000000,3),3)
rdd_y = sc.parallelize(range(2000000,4000000,2),3)
rdd_z = sc.parallelize(range(4000000,6000000,2),3)
rdd_data = rdd_x.union(rdd_y).union(rdd_z).map(lambda x:math.tan(x)).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)s = rdd_data.reduce(lambda a,b:a+b+0.0)
n = rdd_data.count()
mean = s/n 
rdd_data.unpersist()
print(mean)

3, 数据倾斜调优

%%time 
# 优化前: 
rdd_data = sc.parallelize(["hello world"]*1000000+["good morning"]*10000+["I love spark"]*10000)
rdd_word = rdd_data.flatMap(lambda x:x.split(" "))
rdd_one = rdd_word.map(lambda x:(x,1))
rdd_count = rdd_one.reduceByKey(lambda a,b:a+b+0.0)
print(rdd_count.collect()) %%time 
# 优化后: 
import random 
rdd_data = sc.parallelize(["hello world"]*1000000+["good morning"]*10000+["I love spark"]*10000)
rdd_word = rdd_data.flatMap(lambda x:x.split(" "))
rdd_one = rdd_word.map(lambda x:(x,1))
rdd_mid_key = rdd_one.map(lambda x:(x[0]+"_"+str(random.randint(0,999)),x[1]))
rdd_mid_count = rdd_mid_key.reduceByKey(lambda a,b:a+b+0.0)
rdd_count = rdd_mid_count.map(lambda x:(x[0].split("_")[0],x[1])).reduceByKey(lambda a,b:a+b+0.0)
print(rdd_count.collect())  #作者按：此处仅示范原理，单机上该优化方案难以获得性能优势

4, broadcast+map代替join

该优化策略一般限于有一个参与join的rdd的数据量不大的情况。

%%time 
# 优化前:rdd_age = sc.parallelize([("LiLei",18),("HanMeimei",19),("Jim",17),("LiLy",20)])
rdd_gender = sc.parallelize([("LiLei","male"),("HanMeimei","female"),("Jim","male"),("LiLy","female")])
rdd_students = rdd_age.join(rdd_gender).map(lambda x:(x[0],x[1][0],x[1][1]))print(rdd_students.collect())%%time # 优化后:
rdd_age = sc.parallelize([("LiLei",18),("HanMeimei",19),("Jim",17),("LiLy",20)])
rdd_gender = sc.parallelize([("LiLei","male"),("HanMeimei","female"),("Jim","male"),("LiLy","female")],2)
ages = rdd_age.collect()
broads = sc.broadcast(ages)def get_age(it):result = []ages = dict(broads.value)for x in it:name = x[0]age = ages.get(name,0)result.append((x[0],age,x[1]))return iter(result)rdd_students = rdd_gender.mapPartitions(get_age)print(rdd_students.collect())

5，reduceByKey/aggregateByKey代替groupByKey

groupByKey算子是一个低效的算子，其会产生大量的shuffle。其功能可以用reduceByKey和aggreagateByKey代替，通过在每个partition内部先做一次数据的合并操作，大大减少了shuffle的数据量。

%%time 
# 优化前:
rdd_students = sc.parallelize([("class1","LiLei"),("class2","HanMeimei"),("class1","Lucy"),("class1","Ann"),("class1","Jim"),("class2","Lily")])
rdd_names = rdd_students.groupByKey().map(lambda t:(t[0],list(t[1])))
names = rdd_names.collect()
print(names)%%time 
# 优化后:
rdd_students = sc.parallelize([("class1","LiLei"),("class2","HanMeimei"),("class1","Lucy"),("class1","Ann"),("class1","Jim"),("class2","Lily")])
rdd_names = rdd_students.aggregateByKey([],lambda arr,name:arr+[name],lambda arr1,arr2:arr1+arr2)names = rdd_names.collect()
print(names)