一、常规性能优化

1、最优资源配置

  1. 增加Executor个数：在资源允许的情况下，增加Executor的个数可以提高task的并行度。
  2. 增加每个Executor的CPU core个数：在资源允许的情况下，增加每个Executor的CPU core个数，可以提高执行task的并行度。
  3. 增加每个Executor的内存量：在资源允许的情况下，增加每个Executor的内存量后，对性能有以下三点提升：
  1. 可以缓存更多的数据（即对RDD进行cache），写入磁盘的数据相对减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；
  2. 可以为shuffle操作提供更多内存，即有更多空间来存放reduce端拉取的数据，写入磁盘的数据相对减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；
  3. 可以为task的执行提供更多内存，在task的执行过程中可能创建很多对象，内存较小的时候会引发频繁的GC，增加内存后，可以避免频繁的GC，提升整体性能。

 2、RDD优化

  1. RDD复用：在对RDD进行算子时，要避免相同算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算；
  2. RDD持久化：多次对相同的RDD执行计算操作时，是对计算资源的极大浪费，因此，要对多次使用的RDD进行持久化，通过持久化将公共RDD的数据缓存到内存/磁盘中，之后对公共RDD的计算都会从内存/磁盘中直接获取RDD数据，注意以下两点：
  1. RDD的持久化是可以进行序列化的，当内存无法将RDD的数据完整的进行存放时候，可以考虑使用序列化的方式减少数据体积，将数据完整存储在内存中
  2. 如果对数据可靠性要求很高，且内存重组，可以使用副本机制，对RDD数据进行持久化。当持久化启用副本机制时，对于持久化的每个数据单元都存储一个副本，放在其他的节点上面，由此实现数据的容错，一旦一个副本数据丢失，不需要重新计算，还可以使用另外一个副本。
  1. RDD尽可能早的filter操作：获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要地数据，进而减少对内存地占用，从而提升Spark作业地运行效率。

3、并行度调节

Spark作业中地并行度指各个stage地task数量。如果并行度设置不合理而导致并行度江都，会导致资源地极大浪费。理想地并行度设置，应该是让并行度与资源相匹配，简单来说就是在资源允许地情况下，并行度要设置地尽可能大，达到可以充分利用集群资源，合理地设置并行度，可以提升整个Spark作业地性能和运行速度。

Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量地2-3倍。

4、广播变量

默认情况下，task中地算子如果使用了外部地变量，每个task都会获取一份变量地副本，这就造成了内存极大地消耗。如果使用了广播变量，那么每个Executor保存一个副本，会让副本数据量大大减少。

在初始阶段，广播标量只在Driver中有一份副本。task在运行地时候，想要使用广播变量中地数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlackManager中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager就会从Driver或者其他节点的BlockManager上远程拉取变量的副本，并由本地的BlockManager进行管理，之后此Executor的所有task都会直接从本地的BlockManager中获取变量。

5、Kryo序列化

默认i情况下，Spark使用Java的序列化机制。Java的序列化机制使用方便，不需要额外的配置，在算子中使用Serializable接口即可，但是，Java序列化机制效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。

Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高了十倍左右，Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库，是因为它不支持所有对象的序列化，同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化的类型，不够方便，从Spark2.0版本开始，简单类型、简单类型数组、字符串类型的shuffling RDDs已经默认使用Kryo序列化方式。

6、调节本地化等待时长

Spark作业运行过程中，Driver会对每一个Stage的task进行分配。根据Spark的task分配算法，Spark希望task能够运行在他要计算的数据所在的节点（数据本地化的思想），这样九能够避免数据的网络传输。通常来说，task可能不会被分配到他处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经被用完，此时，Spark会等待一段时间，默认3秒，如果等待制定时间后仍然无法在制定节点运行，那么会自动降级，尝试将task分配到比较差的本地化级别所对应的节点上。

当task要处理的数据不在task所在节点上时，会发生数据的传输。task会通过所在的节点的BlockManager获取数据，BlockManager发现数据不在本地时，会通过网络传输组件从数据所在的节点的BlockManager处获取数据。网络传输数据的情况时我们不愿意看到的，大量的网络传输会严重影响性能，因此，我们希望通过调节本地化等待时长，如果在等待时长这段时间内，目标节点处理完成一部分task，那么当前的task有互惠得到执行，这样就能改善spark作业的整体性能。

二、算子优化

  1. mapPartitions：
  • 普通的map算子对RDD的每一个元素进行操作，而mapPartition算子对RDD中的每一个分区进行操作。如果是普通的map算子，假设一个partition有1万条数据，那么map算子中function要执行1万次，也就是对每个元素进行操作。如果是MapPartitions算子，由于一个task处理一个RDD的partition，那么一个task只会执行一次function，function一次接收所有的partition数据，效率比较高。
  • 缺点：对于普通的map操作，一次只处理一个数据，如果处理了2000条数据后内存不足，可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收；但是mapPartitions算子，当数据量非常大时，function一次处理的一个分区数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会OOM，内存溢出。
  1. ForeachPartition优化数据库操作
  • 在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写入数据库的性能；
  • foreach算子完成数据库的操作，需要遍历RDD的每条数据，因此，每条数据都会建立一个数据库连接，这是对数据极大的浪费，foreachPartition是将RDD的每个分区作为遍历对象，一次处理一个分区的数据，也就是说，如果涉及数据库的相关操作，一个分区的数据只需要创建一次数据库连接。
  • 问题：数据量过大可能会造成OOM内存溢出。
  1. filter 与coalesce配合使用：在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初期阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦经过filter后，每个分区的数据量有可能会存在较大的差异。数据少的处理会浪费资源，数据量大的可能会造成数据倾斜，过滤后的数据重新分区。
  2. repartition解决SparkSQL并行度低的问题：对于Spark Sql查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区，这样可以重新分区为多个partition，从repartition之后的RDD操作，由于不再涉及Spark SQL，因此stage的并行度就会等于你手动设置的值，这样就避免了Spark SQL所在的stage只能用少量的task区处理大量数据并执行复杂的算法逻辑。
  3. reduceByKey预聚合：reduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中，也就是map端，对每一个key对应的value，执行reduceByKey算子函数。reduceByKey对性能的提升如下：
  • 本地聚合后，在map端数据量变少，减少磁盘IO，也减少了对磁盘空间的占用；
  • 本地聚合后，下一个stage拉取的数据量变少，减少了网络传输的数据量
  • 本地聚合后，在reduce端进行数据缓存的内存占用减少
  • 本地聚合后，在reduce端进行聚合的数据量减少

        基于reduceByKey的本地聚合特征，我们应该考虑使用reduceByKey代替其他的shuffle算子，如groupByKey。

三、Shuffle调优

  1. 调节map端缓冲区大小
  2. 调节reduce端拉取数据缓冲区大小
  3. 调节reduce端拉取数据重试次数
  4. 调节reduce端拉取数据等待间隔
  5. 调节SortShuffle排序操作阈值

四、JVM调优

  1. 降低cache操作的内存占比
  2. 调节executor堆外内存
  3. 调节连接等待时长