六、Spark性能调优——算子调优

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-06-06 03:53 144阅读 0赞

**目录**

一、mapPartition

二、freachPartition优化数据库操作

三、filter 与 coalesce结合

四、repartition 解决 SparkSQL 低并行度问题

五、reduceByKey 本地聚合

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# 一、mapPartition #

普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作， 而 mapPartitions 算子对 RDD中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 算子中的 function 要执行 1 万次， 也就是对每个元素进行操作。

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如果是 mapPartition 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。

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比如， 当要把 RDD 中的所有数据通过 JDBC 写入数据，如果使用 map 算子，那么需要对 RDD 中的每一个元素都创建一个数据库连接，这样对资源的消耗很大， 如果使用 mapPartitions 算子，那么针对一个分区的数据，只需要建立一个数据库连接。

mapPartitions 算子也存在一些**缺点**： 对于普通的 map 操作， 一次处理一条数据，如果在处理了 2000 条数据后内存不足，那么可以将已经处理完的 2000 条数据从内存中垃圾回收掉； **如果使用 mapPartitions 算子，但数据量非常大时， function一次处理一个分区的数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会 OOM，即内存溢出。**

因 此 ， mapPartitions 算 子 适 用 于 数 据 量 不 是 特 别 大 的 时 候 ， 此 时 使 用mapPartitions 算子对性能的提升效果还是不错的。（**当数据量很大的时候，一旦使用 mapPartitions 算子，就会直接 OOM**）

在项目中，应该首先估算一下 RDD 的数据量、每个 partition 的数据量，以及分配给每个 Executor 的内存资源，如果资源允许，可以考虑使用 mapPartitions 算子代替 map。

# 二、freachPartition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， 可以优化写数据库的性能。**

如果使用 foreach 算子完成数据库的操作，由于 foreach 算子是遍历 RDD 的每条数据， 因此，每条数据都会建立一个数据库连接，这是对资源的极大浪费，因此，对于写数据库操作，我们应当使用 foreachPartition 算子。与 mapPartitions 算子非常相似， 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，

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使用了 foreachPartition 算子后，可以获得以下的性能提升：

1. 对于我们写的 function 函数， **一次处理一整个分区的数据；**

2. 对于**一个分区内的数据， 创建唯一的数据库连接；**

3. **只需要向数据库发送一次 SQL 语句和多组参数；**

**在 生 产 环 境 中 ， 全 部 都 会 使 用 foreachPartition 算 子 完 成 数 据 库 操 作 。**foreachPartition 算子存在一个问题，与 mapPartitions 算子类似，如果一个分区的数据量特别大，**可能会造成 OOM，即内存溢出。**

# 三、filter 与 coalesce结合 #

在 Spark 任务中我们经常会使用 filter 算子完成 RDD 中数据的过滤，在任务初始阶段， 从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过 filter 过滤后，每个分区的数据量有可能会存在较大差异

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**1. 每个 partition 的数据量变小了，**如果还按照之前与 partition 相等的 task 个数去处理当前数据，有点浪费 task 的计算资源；

**2. 每个 partition 的数据量不一样，** 会导致后面的每个 task 处理每个 partition 数据的时候，每个 task 要处理的数据量不同，这很有可能导致数据倾斜问题。

如图 所示，第二个分区的数据过滤后只剩 100 条，而第三个分区的数据过滤后剩下 800 条， 在相同的处理逻辑下，第二个分区对应的 task 处理的数据量与第三个分区对应的 task 处理的数据量差距达到了 8 倍，这也会导致运行速度可能存在数倍的差距，这也就是数据倾斜问题。

**针对上述的两个问题，我们分别进行分析：**

1**. 针对第一个问题，** 既然分区的数据量变小了，我们希望**可以对分区数据进行重新分配**，比如将原来 4 个分区的数据转化到 2 个分区中， 这样只需要用后面的两个 task 进行处理即可，避免了资源的浪费。

2. **针对第二个问题，**解决方法和第一个问题的解决方法非常相似， **对分区数据重新分配，让每个 partition 中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。**

那么具体应该如何实现上面的解决思路？

repartition 与 coalesce 都可以进行重分区， 其中 repartition 只是 coalesce 接口中 shuffle 为 true 的简易实现， coalesce 默认情况下不进行 shuffle，但是可以通过参数进行设置。

**假设我们希望将原本的分区个数 A 通过重新分区变为 B，那么有以下几种情况：**

**1. A > B（多数分区合并为少数分区）**

**① A 与 B 相差值不大**

此时使用 coalesce 即可，无需 shuffle 过程。

**② A 与 B 相差值很大**

此时可以使用 coalesce 并且不启用 shuffle 过程，但是会导致合并过程性能低下，所以推荐设置 coalesce 的第二个参数为 true，即启动 shuffle 过程。

**2. A < B（少数分区分解为多数分区）**

此时使用 repartition 即可，如果使用 coalesce 需要将 shuffle 设置为 true，否则coalesce 无效。

**我们可以在 filter 操作之后， 使用 coalesce 算子针对每个 partition 的数据量各不相同的情况，压缩 partition 的数量，而且让每个 partition 的数据量尽量均匀紧凑，以便于后面的 task 进行计算操作，在某种程度上能够在一定程度上提升性能。**

注意： local 模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。

# 四、repartition 解决 SparkSQL 低并行度问题 #

在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略， 但是， 并行度的设置对于 Spark SQL 是不生效的， 用户设置的并行度只对于 Spark SQL 以外的所有Spark 的 stage 生效。

Spark SQL 的并行度不允许用户自己指定， Spark SQL 自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度， 用户自己通 spark.default.parallelism 参数指定的并行度，只会在没 Spark SQL 的 stage中生效。

由于 Spark SQL 所在 stage 的并行度无法手动设置， 如果数据量较大，并且此stage 中后续的 transformation 操作有着复杂的业务逻辑，而 Spark SQL 自动设置的task 数量很少， 这就意味着每个 task 要处理为数不少的数据量，然后还要执行非常复杂的处理逻辑，这就可能表现为第一个有 Spark SQL 的 stage 速度很慢，而后续的没有 Spark SQL 的 stage 运行速度非常快。

为 了 解 决 Spark SQL 无 法 设 置 并 行 度 和 task 数 量 的 问 题 ， 我 们 可 以 使 用repartition 算子。

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Spark SQL 这一步的并行度和 task 数量肯定是没有办法去改变了，但是， 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，由于不再设计 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 去处理大量数据并执行复杂的算法逻辑。

# 五、reduceByKey 本地聚合 #

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， 也就是在 map 端，对每一个 key 对应的 value，执行  
reduceByKey 算子函数。 reduceByKey 算子的执行过程如图 所示：

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使用 reduceByKey 对性能的提升如下：

1. 本地聚合后，在 map 端的数据量变少，减少了磁盘 IO，也减少了对磁盘空间的占用；

2. 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；

3. 本地聚合后，在 reduce 端进行数据缓存的内存占用减少；

4. 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，例如 groupByKey。

reduceByKey 与 groupByKey 的运行原理如图所示：

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groupByKey 不会进行 map 端的聚合， 而是将所有 map 端的数据 shuffle 到 reduce 端，然后在 reduce 端进行数据的聚合操作。由于 reduceByKey有 map 端 聚 合 的 特 性 ， 使 得 网 络 传 输 的 数 据 量 减 小 ， 因 此 效 率 要 明 显 高 于groupByKey。

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