saprk参数总结

saprk参数总结

Spark参数调优需要对各个参数充分理解，没有一套可以借鉴的参数，因为每个集群规模都不一样，只有理解了参数的用途，调试出符合自己业务场景集群环境，并且能在扩大集群、业务的情况下，能够跟着修改参数才算是正确的参数调优。

本系列文章仅为个人理解与观点，如果任何地方有疑问与错误，欢迎评论指正！

（上次更新时间---2018-09-05 15：07）

1、背景

Spark2.2.1版本(现升级到了2.3.1版本)，其实官方文档中，相关的参数已经写的很详细了，这边仔细阅读了官方文档，

并结合了实际情景，实践之后，整理了这篇博客。

官方文档：

http://spark.apache.org/docs/2.2.1/configuration.html

yarn:

http://spark.apache.org/docs/2.2.1/running-on-yarn.html#configuration
 

2、参数详解

2.1 Application Properties 应用基本属性

    spark.driver.cores  

    driver端分配的核数，默认为1，thriftserver是启动thriftserver服务的机器，资源充足的话可以尽量给多。

    spark.driver.memory

    driver端分配的内存数，默认为1g，同上。

    spark.executor.memory

    每个executor分配的内存数，默认1g，会受到yarn CDH的限制，和memoryOverhead相加 不能超过总内存限制。

    spark.driver.maxResultSize

    driver端接收的最大结果大小，默认1GB，最小1MB，设置0为无限。

    这个参数不建议设置的太大，如果要做数据可视化，更应该控制在20-30MB以内。

    过大会导致OOM。

    spark.extraListeners

    默认none，随着SparkContext被创建而创建，用于监听单参数、无参数构造函数的创建，并抛出异常。

2.2 Runtime Environment 运行环境 2.3 Shuffle Behavior 

spark.reducer.maxSizeInFlight

默认48m。从每个reduce任务同时拉取的最大map数，每个reduce都会在完成任务后，需要一个堆外内存的缓冲区来存放结果，如果没有充裕的内存就尽可能把这个调小一点。。相反，堆外内存充裕，调大些就能节省gc时间。

spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress

限制了每个主机每次reduce可以被多少台远程主机拉取文件块，调低这个参数可以有效减轻node manager的负载。（默认值Int.MaxValue）

spark.reducer.maxReqsInFlight

限制远程机器拉取本机器文件块的请求数，随着集群增大，需要对此做出限制。否则可能会使本机负载过大而挂掉。。（默认值为Int.MaxValue）

spark.reducer.maxReqSizeShuffleToMem

shuffle请求的文件块大小 超过这个参数值，就会被强行落盘，防止一大堆并发请求把内存占满。（默认Long.MaxValue）

spark.shuffle.compress

是否压缩map输出文件，默认压缩 true

spark.shuffle.spill.compress

shuffle过程中溢出的文件是否压缩，默认true，使用spark.io.compression.codec压缩。

spark.shuffle.file.buffer

在内存输出流中 每个shuffle文件占用内存大小，适当提高 可以减少磁盘读写 io次数，初始值为32k

spark.shuffle.memoryFraction

该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合 *** 作的内存比例，默认是20%。

cache少且内存充足时，可以调大该参数，给shuffle read的聚合 *** 作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。

spark.shuffle.manager

当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序 *** 作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。

当使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序 *** 作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

spark.shuffle.consolidateFiles

如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。

如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shuffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。

spark.shuffle.io.maxRetries

shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。

对于那些包含了特别耗时的shuffle *** 作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。

spark.shuffle.io.retryWait

同上，默认5s，建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle *** 作的稳定性。

spark.io.encryption.enabled + spark.io.encryption.keySizeBits + spark.io.encryption.keygen.algorithm

io加密，默认关闭

2.4. Spark UI 2.5. Compression and Serialization 压缩和序列化

spark.broadcast.compress

广播变量前是否会先进行压缩。默认true （spark.io.compression.codec）

spark.io.compression.codec

压缩RDD数据、日志、shuffle输出等的压缩格式 默认lz4

spark.io.compression.lz4.blockSize

使用lz4压缩时，每个数据块大小 默认32k

spark.rdd.compress

rdd是否压缩 默认false，节省memory_cache大量内存 消耗更多的cpu资源（时间）。

spark.serializer.objectStreamReset

当使用JavaSerializer序列化时，会缓存对象防止写多余的数据，但这些对象就不会被gc，可以输入reset 清空缓存。默认缓存100个对象，修改成-1则不缓存任何对象。

2.6 Memory Management 内存管理

spark.memory.fraction

执行内存和缓存内存（堆）占jvm总内存的比例，剩余的部分是spark留给用户存储内部源数据、数据结构、异常大的结果数据。

默认值0.6，调小会导致频繁gc，调大容易造成oom。

spark.memory.storageFraction

用于存储的内存在堆中的占比，默认0.5。调大会导致执行内存过小，执行数据落盘，影响效率；调小会导致缓存内存不够，缓存到磁盘上去，影响效率。

值得一提的是在spark中，执行内存和缓存内存公用java堆，当执行内存没有使用时，会动态分配给缓存内存使用，反之也是这样。如果执行内存不够用，可以将存储内存释放移动到磁盘上（最多释放不能超过本参数划分的比例），但存储内存不能把执行内存抢走。

spark.memory.offHeap.enabled

是否允许使用堆外内存来进行某些 *** 作。默认false

spark.memory.offHeap.size

允许使用进行 *** 作的堆外内存的大小，单位bytes 默认0

spark.memory.useLegacyModes

默认false，不开启，在spark1.5之后就被废弃了，下面三个参数也是。。就不做更多的介绍了：

spark.shuffle.memoryFraction

spark.storage.memoryFraction

spark.storage.unrollFraction

spark.storage.replication.proactive

针对失败的executor，主动去cache 有关的RDD中的数据。默认false

spark.cleaner.periodicGC.interval

控制触发gc的频率，默认30min

spark.cleaner.referenceTracking

是否进行context cleaning，默认true

spark.cleaner.referenceTracking.blocking

清理线程是否应该阻止清理任务，默认true

spark.cleaner.referenceTracking.blocking.shuffle

清理线程是否应该阻止shuffle的清理任务，默认false

spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints

清理线程是否应该清理依赖超出范围的检查点文件（checkpoint files不知道怎么翻译。。）默认false

2.7  Executor behavior 执行器

spark.broadcast.blockSize

TorrentBroadcastFactory中的每一个block大小，默认4m

过大会减少广播时的并行度，过小会导致BlockManager 产生 performance hit.

（暂时没懂这是干啥用的）

spark.executor.cores

每个executor的核数，默认yarn下1核，standalone下为所有可用的核。

spark.default.parallelism

默认RDD的分区数、并行数。

像reduceByKey和join等这种需要分布式shuffle的 *** 作中，最大父RDD的分区数；像parallelize之类没有父RDD的 *** 作，则取决于运行环境下得cluster manager：

如果为单机模式，本机核数；集群模式为所有executor总核数与2中最大的一个。

spark.executor.heartbeatInterval

executor和driver心跳发送间隔，默认10s，必须远远小于spark.network.timeout

spark.files.fetchTimeout

从driver端执行SparkContext.addFile() 抓取添加的文件的超时时间，默认60s

spark.files.useFetchCache

默认true，如果设为true，拉取文件时会在同一个application中本地持久化，被若干个executors共享。这使得当同一个主机下有多个executors时，执行任务效率提高。

spark.files.overwrite

默认false，是否在执行SparkContext.addFile() 添加文件时，覆盖已有的内容有差异的文件。

spark.files.maxPartitionBytes

单partition中最多能容纳的文件大小，单位Bytes 默认134217728 (128 MB)

spark.files.openCostInBytes

小文件合并阈值，小于该参数就会被合并到一个partition内。

默认4194304 (4 MB) 。这个参数在将多个文件放入一个partition时被用到，宁可设置的小一些，因为在partition *** 作中，小文件肯定会比大文件快。

spark.storage.memoryMapThreshold

从磁盘上读文件时，最小单位不能少于该设定值，默认2m，小于或者接近 *** 作系统的每个page的大小。

2.8 Networking 网络

spark.rpc.message.maxSize

executors和driver间消息传输、map输出的大小，默认128M。map多可以考虑增加。

spark.driver.blockManager.port和spark.driver.bindAddress

driver端绑定监听block manager的地址与端口。

spark.driver.host和spark.driver.port

driver端的ip和端口。

spark.network.timeout

网络交互超时时间，默认120s。如果

spark.core.connection.ack.wait.timeout

spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs

spark.shuffle.io.connectionTimeout

spark.rpc.askTimeout orspark.rpc.lookupTimeout

没有设置，那么就以此参数为准。

spark.port.maxRetries

设定了一个端口后，在放弃之前的最大重试次数，默认16。 会有一个预重试机制，每次会尝试前一次尝试的端口号+1的端口。如 设定了端口为8000，则最终会尝试8000~(8000+16)范围的端口。

spark.rpc.numRetries

rpc任务在放弃之前的重试次数，默认3，即rpc task最多会执行3次。

spark.rpc.retry.wait

重试间隔，默认3s

spark.rpc.askTimeout

rpc任务超时时间，默认spark.network.timeout

spark.rpc.lookupTimeout

rpc任务查找时长

2.9  Scheduling 调度

spark.scheduler.maxRegisteredResourcesWaitingTime

在执行前最大等待申请资源的时间，默认30s。

spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio

实际注册的资源数占预期需要的资源数的比例，默认0.8

spark.scheduler.mode

调度模式，默认FIFO 先进队列先调度，可以选择FAIR。

spark.scheduler.revive.interval

work回复重启的时间间隔，默认1s

spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.capacity

spark事件监听队列容量，默认10000，必须为正值，增加可能会消耗更多内存

spark.blacklist.enabled

是否列入黑名单，默认false。如果设成true，当一个executor失败好几次时，会被列入黑名单，防止后续task派发到这个executor。可以进一步调节spark.blacklist以下相关的参数：

（均为测试参数 Experimental）

spark.blacklist.timeout

spark.blacklist.task.maxTaskAttemptsPerExecutor

spark.blacklist.task.maxTaskAttemptsPerNode

spark.blacklist.stage.maxFailedTasksPerExecutor

spark.blacklist.application.maxFailedExecutorsPerNode

spark.blacklist.killBlacklistedExecutors

spark.blacklist.application.fetchFailure.enabled

spark.speculation

推测，如果有task执行的慢了，就会重新执行它。默认false，

详细相关配置如下：

spark.speculation.interval

检查task快慢的频率，推测间隔，默认100ms。

spark.speculation.multiplier

推测比均值慢几次算是task执行过慢，默认1.5

spark.speculation.quantile

在某个stage，完成度必须达到该参数的比例，才能被推测，默认0.75

spark.task.cpus

每个task分配的cpu数，默认1

spark.task.maxFailures

在放弃这个job前允许的最大失败次数，重试次数为该参数-1，默认4

spark.task.reaper.enabled

赋予spark监控有权限去kill那些失效的task，默认false

(原先有 job失败了但一直显示有task在running，总算找到这个参数了)

其他进阶的配置如下：

spark.task.reaper.pollingInterval

轮询被kill掉的task的时间间隔，如果还在running，就会打warn日志，默认10s。

spark.task.reaper.threadDump

线程回收是是否产生日志，默认true。

spark.task.reaper.killTimeout

当一个被kill的task过了多久还在running，就会把那个executor给kill掉，默认-1。

spark.stage.maxConsecutiveAttempts

在终止前，一个stage连续尝试次数，默认4。

2.10  Dynamic Allocation 动态分配

spark.dynamicAllocation.enabled

是否开启动态资源配置，根据工作负载来衡量是否应该增加或减少executor，默认false

以下相关参数：

spark.dynamicAllocation.minExecutors

动态分配最小executor个数，在启动时就申请好的，默认0

spark.dynamicAllocation.maxExecutors

动态分配最大executor个数，默认infinity

spark.dynamicAllocation.initialExecutors

动态分配初始executor个数默认值=spark.dynamicAllocation.minExecutors

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout

当某个executor空闲超过这个设定值，就会被kill，默认60s

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout

当某个缓存数据的executor空闲时间超过这个设定值，就会被kill，默认infinity

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout

任务队列非空，资源不够，申请executor的时间间隔，默认1s

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout

同schedulerBacklogTimeout，是申请了新executor之后继续申请的间隔，默认=schedulerBacklogTimeout

2.11 11 Spark Streaming

spark.streaming.backpressure.enabled

反压，默认false，详细了解请移步https://blog.csdn.net/zyzzxycj/article/details/82385982

spark.streaming.backpressure.initialRate

当开启反压机制时，每个receiver在最初，能从每个batch接收的最大速率，默认not set。

spark.streaming.blockInterval

对于某个batch，receiver将其转化成数据的时间间隔，默认200ms，不建议调到小于50ms，不然处理数据的时间就会比申请线程的时间还小。

因此可以计算出Tasks=BatchInterval / BlockInterval

spark.streaming.receiver.maxRate

每个receiver接收的最大速率(每秒接收记录数)，如果是<=0 则为无限，默认not set。

spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable

receiver日志，便于失败时的恢复，默认false

spark.streaming.unpersist

自动将spark streaming产生的、持久化的数据给清理掉，默认true，自动清理内存垃圾。

spark.streaming.stopGracefullyonShutdown

优雅的关闭spark streaming jvm，默认false 

spark.streaming.ui.retainedBatches

spark streaming 日志接口在gc时保留的batch个数，默认1000