萬字詳解 Spark開發(fā)調(diào)優(yōu)（建議收藏）

1一、前言

在大數(shù)據(jù)計算領(lǐng)域，Spark 已經(jīng)成為了越來越流行、越來越受歡迎的計算平臺之一。Spark 的功能涵蓋了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的離線批處理、SQL類處理、流式/實時計算、機器學(xué)習(xí)、圖計算等各種不同類型的計算操作，應(yīng)用范圍與前景非常廣泛。大多數(shù)同學(xué)（包括筆者在內(nèi)），最初開始嘗試使用Spark的原因很簡單，主要就是為了讓大數(shù)據(jù)計算作業(yè)的執(zhí)行速度更快、性能更高。

然而，通過Spark開發(fā)出高性能的大數(shù)據(jù)計算作業(yè)，并不是那么簡單的。如果沒有對Spark作業(yè)進行合理的調(diào)優(yōu)，Spark作業(yè)的執(zhí)行速度可能會很慢，這樣就完全體現(xiàn)不出Spark作為一種快速大數(shù)據(jù)計算引擎的優(yōu)勢來。因此，想要用好Spark，就必須對其進行合理的性能優(yōu)化。

Spark的性能調(diào)優(yōu)實際上是由很多部分組成的，不是調(diào)節(jié)幾個參數(shù)就可以立竿見影提升作業(yè)性能的。我們需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景以及數(shù)據(jù)情況，對Spark作業(yè)進行綜合性的分析，然后進行多個方面的調(diào)節(jié)和優(yōu)化，才能獲得最佳性能。

本文作為Spark性能優(yōu)化指南的基礎(chǔ)，主要講解開發(fā)調(diào)優(yōu)以及資源調(diào)優(yōu)。

2二、開發(fā)調(diào)優(yōu)

3三、調(diào)優(yōu)概述

Spark性能優(yōu)化的第一步，就是要在開發(fā)Spark作業(yè)的過程中注意和應(yīng)用一些性能優(yōu)化的基本原則。開發(fā)調(diào)優(yōu)，就是要讓大家了解以下一些Spark基本開發(fā)原則，包括：RDD lineage設(shè)計、算子的合理使用、特殊操作的優(yōu)化等。在開發(fā)過程中，時時刻刻都應(yīng)該注意以上原則，并將這些原則根據(jù)具體的業(yè)務(wù)以及實際的應(yīng)用場景，靈活地運用到自己的Spark作業(yè)中。

4原則一：避免創(chuàng)建重復(fù)的RDD

通常來說，我們在開發(fā)一個Spark作業(yè)時，首先是基于某個數(shù)據(jù)源（比如Hive表或HDFS文件）創(chuàng)建一個初始的RDD；接著對這個RDD執(zhí)行某個算子操作，然后得到下一個RDD；以此類推，循環(huán)往復(fù)，直到計算出最終我們需要的結(jié)果。在這個過程中，多個RDD會通過不同的算子操作（比如map、reduce等）串起來，這個“RDD串”，就是RDD lineage，也就是“RDD的血緣關(guān)系鏈”。

我們在開發(fā)過程中要注意：對于同一份數(shù)據(jù)，只應(yīng)該創(chuàng)建一個RDD，不能創(chuàng)建多個RDD來代表同一份數(shù)據(jù)。

一些Spark初學(xué)者在剛開始開發(fā)Spark作業(yè)時，或者是有經(jīng)驗的工程師在開發(fā)RDD lineage極其冗長的Spark作業(yè)時，可能會忘了自己之前對于某一份數(shù)據(jù)已經(jīng)創(chuàng)建過一個RDD了，從而導(dǎo)致對于同一份數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了多個RDD。這就意味著，我們的Spark作業(yè)會進行多次重復(fù)計算來創(chuàng)建多個代表相同數(shù)據(jù)的RDD，進而增加了作業(yè)的性能開銷。

一個簡單的例子

// 需要對名為“hello.txt”的HDFS文件進行一次map操作，再進行一次reduce操作。也就是說，需要對一份數(shù)據(jù)執(zhí)行兩次算子操作。

// 錯誤的做法：對于同一份數(shù)據(jù)執(zhí)行多次算子操作時，創(chuàng)建多個RDD。
// 這里執(zhí)行了兩次textFile方法，針對同一個HDFS文件，創(chuàng)建了兩個RDD出來，然后分別對每個RDD都執(zhí)行了一個算子操作。
// 這種情況下，Spark需要從HDFS上兩次加載hello.txt文件的內(nèi)容，并創(chuàng)建兩個單獨的RDD；第二次加載HDFS文件以及創(chuàng)建RDD的性能開銷，很明顯是白白浪費掉的。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt")
rdd1.map(...)
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt")
rdd2.reduce(...)

// 正確的用法：對于一份數(shù)據(jù)執(zhí)行多次算子操作時，只使用一個RDD。
// 這種寫法很明顯比上一種寫法要好多了，因為我們對于同一份數(shù)據(jù)只創(chuàng)建了一個RDD，然后對這一個RDD執(zhí)行了多次算子操作。
// 但是要注意到這里為止優(yōu)化還沒有結(jié)束，由于rdd1被執(zhí)行了兩次算子操作，第二次執(zhí)行reduce操作的時候，還會再次從源頭處重新計算一次rdd1的數(shù)據(jù)，因此還是會有重復(fù)計算的性能開銷。
// 要徹底解決這個問題，必須結(jié)合“原則三：對多次使用的RDD進行持久化”，才能保證一個RDD被多次使用時只被計算一次。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt")
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)

5原則二：盡可能復(fù)用同一個RDD

除了要避免在開發(fā)過程中對一份完全相同的數(shù)據(jù)創(chuàng)建多個RDD之外，在對不同的數(shù)據(jù)執(zhí)行算子操作時還要盡可能地復(fù)用一個RDD。比如說，有一個RDD的數(shù)據(jù)格式是key-value類型的，另一個是單value類型的，這兩個RDD的value數(shù)據(jù)是完全一樣的。那么此時我們可以只使用key-value類型的那個RDD，因為其中已經(jīng)包含了另一個的數(shù)據(jù)。對于類似這種多個RDD的數(shù)據(jù)有重疊或者包含的情況，我們應(yīng)該盡量復(fù)用一個RDD，這樣可以盡可能地減少RDD的數(shù)量，從而盡可能減少算子執(zhí)行的次數(shù)。

一個簡單的例子

// 錯誤的做法。

// 有一個<Long, String>格式的RDD，即rdd1。
// 接著由于業(yè)務(wù)需要，對rdd1執(zhí)行了一個map操作，創(chuàng)建了一個rdd2，而rdd2中的數(shù)據(jù)僅僅是rdd1中的value值而已，也就是說，rdd2是rdd1的子集。
JavaPairRDD<Long, String> rdd1 = ...
JavaRDD<String> rdd2 = rdd1.map(...)

// 分別對rdd1和rdd2執(zhí)行了不同的算子操作。
rdd1.reduceByKey(...)
rdd2.map(...)

// 正確的做法。

// 上面這個case中，其實rdd1和rdd2的區(qū)別無非就是數(shù)據(jù)格式不同而已，rdd2的數(shù)據(jù)完全就是rdd1的子集而已，卻創(chuàng)建了兩個rdd，并對兩個rdd都執(zhí)行了一次算子操作。
// 此時會因為對rdd1執(zhí)行map算子來創(chuàng)建rdd2，而多執(zhí)行一次算子操作，進而增加性能開銷。

// 其實在這種情況下完全可以復(fù)用同一個RDD。
// 我們可以使用rdd1，既做reduceByKey操作，也做map操作。
// 在進行第二個map操作時，只使用每個數(shù)據(jù)的tuple._2，也就是rdd1中的value值，即可。
JavaPairRDD<Long, String> rdd1 = ...
rdd1.reduceByKey(...)
rdd1.map(tuple._2...)

// 第二種方式相較于第一種方式而言，很明顯減少了一次rdd2的計算開銷。
// 但是到這里為止，優(yōu)化還沒有結(jié)束，對rdd1我們還是執(zhí)行了兩次算子操作，rdd1實際上還是會被計算兩次。
// 因此還需要配合“原則三：對多次使用的RDD進行持久化”進行使用，才能保證一個RDD被多次使用時只被計算一次。

6原則三：對多次使用的RDD進行持久化

當(dāng)你在Spark代碼中多次對一個RDD做了算子操作后，恭喜，你已經(jīng)實現(xiàn)Spark作業(yè)第一步的優(yōu)化了，也就是盡可能復(fù)用RDD。此時就該在這個基礎(chǔ)之上，進行第二步優(yōu)化了，也就是要保證對一個RDD執(zhí)行多次算子操作時，這個RDD本身僅僅被計算一次。

Spark中對于一個RDD執(zhí)行多次算子的默認(rèn)原理是這樣的：每次你對一個RDD執(zhí)行一個算子操作時，都會重新從源頭處計算一遍，計算出那個RDD來，然后再對這個RDD執(zhí)行你的算子操作。這種方式的性能是很差的。

因此對于這種情況，我們的建議是：對多次使用的RDD進行持久化。此時Spark就會根據(jù)你的持久化策略，將RDD中的數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存或者磁盤中。以后每次對這個RDD進行算子操作時，都會直接從內(nèi)存或磁盤中提取持久化的RDD數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行算子，而不會從源頭處重新計算一遍這個RDD，再執(zhí)行算子操作。

對多次使用的RDD進行持久化的代碼示例

// 如果要對一個RDD進行持久化，只要對這個RDD調(diào)用cache()和persist()即可。

// 正確的做法。
// cache()方法表示：使用非序列化的方式將RDD中的數(shù)據(jù)全部嘗試持久化到內(nèi)存中。
// 此時再對rdd1執(zhí)行兩次算子操作時，只有在第一次執(zhí)行map算子時，才會將這個rdd1從源頭處計算一次。
// 第二次執(zhí)行reduce算子時，就會直接從內(nèi)存中提取數(shù)據(jù)進行計算，不會重復(fù)計算一個rdd。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt").cache()
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)

// persist()方法表示：手動選擇持久化級別，并使用指定的方式進行持久化。
// 比如說，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER表示，內(nèi)存充足時優(yōu)先持久化到內(nèi)存中，內(nèi)存不充足時持久化到磁盤文件中。
// 而且其中的_SER后綴表示，使用序列化的方式來保存RDD數(shù)據(jù)，此時RDD中的每個partition都會序列化成一個大的字節(jié)數(shù)組，然后再持久化到內(nèi)存或磁盤中。
// 序列化的方式可以減少持久化的數(shù)據(jù)對內(nèi)存/磁盤的占用量，進而避免內(nèi)存被持久化數(shù)據(jù)占用過多，從而發(fā)生頻繁GC。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt").persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)

對于persist()方法而言，我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景選擇不同的持久化級別。

Spark的持久化級別

如何選擇一種最合適的持久化策略

• 默認(rèn)情況下，性能最高的當(dāng)然是MEMORY_ONLY，但前提是你的內(nèi)存必須足夠足夠大，可以綽綽有余地存放下整個RDD的所有數(shù)據(jù)。因為不進行序列化與反序列化操作，就避免了這部分的性能開銷；對這個RDD的后續(xù)算子操作，都是基于純內(nèi)存中的數(shù)據(jù)的操作，不需要從磁盤文件中讀取數(shù)據(jù)，性能也很高；而且不需要復(fù)制一份數(shù)據(jù)副本，并遠程傳送到其他節(jié)點上。但是這里必須要注意的是，在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，恐怕能夠直接用這種策略的場景還是有限的，如果RDD中數(shù)據(jù)比較多時（比如幾十億），直接用這種持久化級別，會導(dǎo)致JVM的OOM內(nèi)存溢出異常。

• 如果使用MEMORY_ONLY級別時發(fā)生了內(nèi)存溢出，那么建議嘗試使用MEMORY_ONLY_SER級別。該級別會將RDD數(shù)據(jù)序列化后再保存在內(nèi)存中，此時每個partition僅僅是一個字節(jié)數(shù)組而已，大大減少了對象數(shù)量，并降低了內(nèi)存占用。這種級別比MEMORY_ONLY多出來的性能開銷，主要就是序列化與反序列化的開銷。但是后續(xù)算子可以基于純內(nèi)存進行操作，因此性能總體還是比較高的。此外，可能發(fā)生的問題同上，如果RDD中的數(shù)據(jù)量過多的話，還是可能會導(dǎo)致OOM內(nèi)存溢出的異常。

• 如果純內(nèi)存的級別都無法使用，那么建議使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，而不是MEMORY_AND_DISK策略。因為既然到了這一步，就說明RDD的數(shù)據(jù)量很大，內(nèi)存無法完全放下。序列化后的數(shù)據(jù)比較少，可以節(jié)省內(nèi)存和磁盤的空間開銷。同時該策略會優(yōu)先盡量嘗試將數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，內(nèi)存緩存不下才會寫入磁盤。

• 通常不建議使用DISK_ONLY和后綴為_2的級別：因為完全基于磁盤文件進行數(shù)據(jù)的讀寫，會導(dǎo)致性能急劇降低，有時還不如重新計算一次所有RDD。后綴為_2的級別，必須將所有數(shù)據(jù)都復(fù)制一份副本，并發(fā)送到其他節(jié)點上，數(shù)據(jù)復(fù)制以及網(wǎng)絡(luò)傳輸會導(dǎo)致較大的性能開銷，除非是要求作業(yè)的高可用性，否則不建議使用。

7原則四：盡量避免使用shuffle類算子

如果有可能的話，要盡量避免使用shuffle類算子。因為Spark作業(yè)運行過程中，最消耗性能的地方就是shuffle過程。shuffle過程，簡單來說，就是將分布在集群中多個節(jié)點上的同一個key，拉取到同一個節(jié)點上，進行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都會觸發(fā)shuffle操作。

shuffle過程中，各個節(jié)點上的相同key都會先寫入本地磁盤文件中，然后其他節(jié)點需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸拉取各個節(jié)點上的磁盤文件中的相同key。而且相同key都拉取到同一個節(jié)點進行聚合操作時，還有可能會因為一個節(jié)點上處理的key過多，導(dǎo)致內(nèi)存不夠存放，進而溢寫到磁盤文件中。因此在shuffle過程中，可能會發(fā)生大量的磁盤文件讀寫的IO操作，以及數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸操作。磁盤IO和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸也是shuffle性能較差的主要原因。

因此在我們的開發(fā)過程中，能避免則盡可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等會進行shuffle的算子，盡量使用map類的非shuffle算子。這樣的話，沒有shuffle操作或者僅有較少shuffle操作的Spark作業(yè)，可以大大減少性能開銷。

Broadcast與map進行join代碼示例

// 傳統(tǒng)的join操作會導(dǎo)致shuffle操作。
// 因為兩個RDD中，相同的key都需要通過網(wǎng)絡(luò)拉取到一個節(jié)點上，由一個task進行join操作。
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

// Broadcast+map的join操作，不會導(dǎo)致shuffle操作。
// 使用Broadcast將一個數(shù)據(jù)量較小的RDD作為廣播變量。
val rdd2Data = rdd2.collect()
val rdd2DataBroadcast = sc.broadcast(rdd2Data)

// 在rdd1.map算子中，可以從rdd2DataBroadcast中，獲取rdd2的所有數(shù)據(jù)。
// 然后進行遍歷，如果發(fā)現(xiàn)rdd2中某條數(shù)據(jù)的key與rdd1的當(dāng)前數(shù)據(jù)的key是相同的，那么就判定可以進行join。
// 此時就可以根據(jù)自己需要的方式，將rdd1當(dāng)前數(shù)據(jù)與rdd2中可以連接的數(shù)據(jù)，拼接在一起（String或Tuple）。
val rdd3 = rdd1.map(rdd2DataBroadcast...)

// 注意，以上操作，建議僅僅在rdd2的數(shù)據(jù)量比較少（比如幾百M，或者一兩G）的情況下使用。
// 因為每個Executor的內(nèi)存中，都會駐留一份rdd2的全量數(shù)據(jù)。

8原則五：使用map-side預(yù)聚合的shuffle操作

如果因為業(yè)務(wù)需要，一定要使用shuffle操作，無法用map類的算子來替代，那么盡量使用可以map-side預(yù)聚合的算子。

所謂的map-side預(yù)聚合，說的是在每個節(jié)點本地對相同的key進行一次聚合操作，類似于MapReduce中的本地combiner。map-side預(yù)聚合之后，每個節(jié)點本地就只會有一條相同的key，因為多條相同的key都被聚合起來了。其他節(jié)點在拉取所有節(jié)點上的相同key時，就會大大減少需要拉取的數(shù)據(jù)數(shù)量，從而也就減少了磁盤IO以及網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷。通常來說，在可能的情況下，建議使用reduceByKey或者aggregateByKey算子來替代掉groupByKey算子。因為reduceByKey和aggregateByKey算子都會使用用戶自定義的函數(shù)對每個節(jié)點本地的相同key進行預(yù)聚合。而groupByKey算子是不會進行預(yù)聚合的，全量的數(shù)據(jù)會在集群的各個節(jié)點之間分發(fā)和傳輸，性能相對來說比較差。

比如如下兩幅圖，就是典型的例子，分別基于reduceByKey和groupByKey進行單詞計數(shù)。其中第一張圖是groupByKey的原理圖，可以看到，沒有進行任何本地聚合時，所有數(shù)據(jù)都會在集群節(jié)點之間傳輸；第二張圖是reduceByKey的原理圖，可以看到，每個節(jié)點本地的相同key數(shù)據(jù)，都進行了預(yù)聚合，然后才傳輸?shù)狡渌?jié)點上進行全局聚合。

9原則六：使用高性能的算子

除了shuffle相關(guān)的算子有優(yōu)化原則之外，其他的算子也都有著相應(yīng)的優(yōu)化原則。

使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

詳情見“原則五：使用map-side預(yù)聚合的shuffle操作”。

使用mapPartitions替代普通map

mapPartitions類的算子，一次函數(shù)調(diào)用會處理一個partition所有的數(shù)據(jù)，而不是一次函數(shù)調(diào)用處理一條，性能相對來說會高一些。但是有的時候，使用mapPartitions會出現(xiàn)OOM（內(nèi)存溢出）的問題。因為單次函數(shù)調(diào)用就要處理掉一個partition所有的數(shù)據(jù)，如果內(nèi)存不夠，垃圾回收時是無法回收掉太多對象的，很可能出現(xiàn)OOM異常。所以使用這類操作時要慎重！

使用foreachPartitions替代foreach

原理類似于“使用mapPartitions替代map”，也是一次函數(shù)調(diào)用處理一個partition的所有數(shù)據(jù)，而不是一次函數(shù)調(diào)用處理一條數(shù)據(jù)。在實踐中發(fā)現(xiàn)，foreachPartitions類的算子，對性能的提升還是很有幫助的。比如在foreach函數(shù)中，將RDD中所有數(shù)據(jù)寫MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就會一條數(shù)據(jù)一條數(shù)據(jù)地寫，每次函數(shù)調(diào)用可能就會創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫連接，此時就勢必會頻繁地創(chuàng)建和銷毀數(shù)據(jù)庫連接，性能是非常低下；但是如果用foreachPartitions算子一次性處理一個partition的數(shù)據(jù)，那么對于每個partition，只要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫連接即可，然后執(zhí)行批量插入操作，此時性能是比較高的。實踐中發(fā)現(xiàn)，對于1萬條左右的數(shù)據(jù)量寫MySQL，性能可以提升30%以上。

使用filter之后進行coalesce操作

通常對一個RDD執(zhí)行filter算子過濾掉RDD中較多數(shù)據(jù)后（比如30%以上的數(shù)據(jù)），建議使用coalesce算子，手動減少RDD的partition數(shù)量，將RDD中的數(shù)據(jù)壓縮到更少的partition中去。因為filter之后，RDD的每個partition中都會有很多數(shù)據(jù)被過濾掉，此時如果照常進行后續(xù)的計算，其實每個task處理的partition中的數(shù)據(jù)量并不是很多，有一點資源浪費，而且此時處理的task越多，可能速度反而越慢。因此用coalesce減少partition數(shù)量，將RDD中的數(shù)據(jù)壓縮到更少的partition之后，只要使用更少的task即可處理完所有的partition。在某些場景下，對于性能的提升會有一定的幫助。

使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition與sort類操作

repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官網(wǎng)推薦的一個算子，官方建議，如果需要在repartition重分區(qū)之后，還要進行排序，建議直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因為該算子可以一邊進行重分區(qū)的shuffle操作，一邊進行排序。shuffle與sort兩個操作同時進行，比先shuffle再sort來說，性能可能是要高的。

10原則七：廣播大變量

有時在開發(fā)過程中，會遇到需要在算子函數(shù)中使用外部變量的場景（尤其是大變量，比如100M以上的大集合），那么此時就應(yīng)該使用Spark的廣播（Broadcast）功能來提升性能。

在算子函數(shù)中使用到外部變量時，默認(rèn)情況下，Spark會將該變量復(fù)制多個副本，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絫ask中，此時每個task都有一個變量副本。如果變量本身比較大的話（比如100M，甚至1G），那么大量的變量副本在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)男阅荛_銷，以及在各個節(jié)點的Executor中占用過多內(nèi)存導(dǎo)致的頻繁GC，都會極大地影響性能。

因此對于上述情況，如果使用的外部變量比較大，建議使用Spark的廣播功能，對該變量進行廣播。廣播后的變量，會保證每個Executor的內(nèi)存中，只駐留一份變量副本，而Executor中的task執(zhí)行時共享該Executor中的那份變量副本。這樣的話，可以大大減少變量副本的數(shù)量，從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅荛_銷，并減少對Executor內(nèi)存的占用開銷，降低GC的頻率。

廣播大變量的代碼示例

// 以下代碼在算子函數(shù)中，使用了外部的變量。
// 此時沒有做任何特殊操作，每個task都會有一份list1的副本。
val list1 = ...
rdd1.map(list1...)

// 以下代碼將list1封裝成了Broadcast類型的廣播變量。
// 在算子函數(shù)中，使用廣播變量時，首先會判斷當(dāng)前task所在Executor內(nèi)存中，是否有變量副本。
// 如果有則直接使用；如果沒有則從Driver或者其他Executor節(jié)點上遠程拉取一份放到本地Executor內(nèi)存中。
// 每個Executor內(nèi)存中，就只會駐留一份廣播變量副本。
val list1 = ...
val list1Broadcast = sc.broadcast(list1)
rdd1.map(list1Broadcast...)

11原則八：使用Kryo優(yōu)化序列化性能

在Spark中，主要有三個地方涉及到了序列化：

• 在算子函數(shù)中使用到外部變量時，該變量會被序列化后進行網(wǎng)絡(luò)傳輸（見“原則七：廣播大變量”中的講解）。
• 將自定義的類型作為RDD的泛型類型時（比如JavaRDD，Student是自定義類型），所有自定義類型對象，都會進行序列化。因此這種情況下，也要求自定義的類必須實現(xiàn)Serializable接口。
• 使用可序列化的持久化策略時（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark會將RDD中的每個partition都序列化成一個大的字節(jié)數(shù)組。

對于這三種出現(xiàn)序列化的地方，我們都可以通過使用Kryo序列化類庫，來優(yōu)化序列化和反序列化的性能。Spark默認(rèn)使用的是Java的序列化機制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API來進行序列化和反序列化。但是Spark同時支持使用Kryo序列化庫，Kryo序列化類庫的性能比Java序列化類庫的性能要高很多。官方介紹，Kryo序列化機制比Java序列化機制，性能高10倍左右。Spark之所以默認(rèn)沒有使用Kryo作為序列化類庫，是因為Kryo要求最好要注冊所有需要進行序列化的自定義類型，因此對于開發(fā)者來說，這種方式比較麻煩。

以下是使用Kryo的代碼示例，我們只要設(shè)置序列化類，再注冊要序列化的自定義類型即可（比如算子函數(shù)中使用到的外部變量類型、作為RDD泛型類型的自定義類型等）：

// 創(chuàng)建SparkConf對象。
val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
// 設(shè)置序列化器為KryoSerializer。
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注冊要序列化的自定義類型。
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2]))

12原則九：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Java中，有三種類型比較耗費內(nèi)存：

• 對象，每個Java對象都有對象頭、引用等額外的信息，因此比較占用內(nèi)存空間。
• 字符串，每個字符串內(nèi)部都有一個字符數(shù)組以及長度等額外信息。
• 集合類型，比如HashMap、LinkedList等，因為集合類型內(nèi)部通常會使用一些內(nèi)部類來封裝集合元素，比如Map.Entry。

因此Spark官方建議，在Spark編碼實現(xiàn)中，特別是對于算子函數(shù)中的代碼，盡量不要使用上述三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，盡量使用字符串替代對象，使用原始類型（比如Int、Long）替代字符串，使用數(shù)組替代集合類型，這樣盡可能地減少內(nèi)存占用，從而降低GC頻率，提升性能。

但是在筆者的編碼實踐中發(fā)現(xiàn)，要做到該原則其實并不容易。因為我們同時要考慮到代碼的可維護性，如果一個代碼中，完全沒有任何對象抽象，全部是字符串拼接的方式，那么對于后續(xù)的代碼維護和修改，無疑是一場巨大的災(zāi)難。同理，如果所有操作都基于數(shù)組實現(xiàn)，而不使用HashMap、LinkedList等集合類型，那么對于我們的編碼難度以及代碼可維護性，也是一個極大的挑戰(zhàn)。因此筆者建議，在可能以及合適的情況下，使用占用內(nèi)存較少的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是前提是要保證代碼的可維護性。

13原則十：Data Locality本地化級別

PROCESS_LOCAL：進程本地化，代碼和數(shù)據(jù)在同一個進程中，也就是在同一個executor中；計算數(shù)據(jù)的task由executor執(zhí)行，數(shù)據(jù)在executor的BlockManager中；性能最好

NODE_LOCAL：節(jié)點本地化，代碼和數(shù)據(jù)在同一個節(jié)點中；比如說，數(shù)據(jù)作為一個HDFS block塊，就在節(jié)點上，而task在節(jié)點上某個executor中運行；或者是，數(shù)據(jù)和task在一個節(jié)點上的不同executor中；數(shù)據(jù)需要在進程間進行傳輸NO_PREF：對于task來說，數(shù)據(jù)從哪里獲取都一樣，沒有好壞之分RACK_LOCAL：機架本地化，數(shù)據(jù)和task在一個機架的兩個節(jié)點上；數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點之間進行傳輸ANY：數(shù)據(jù)和task可能在集群中的任何地方，而且不在一個機架中，性能最差

spark.locality.wait，默認(rèn)是3s

Spark在Driver上，對Application的每一個stage的task，進行分配之前，都會計算出每個task要計算的是哪個分片數(shù)據(jù)，RDD的某個partition；Spark的task分配算法，優(yōu)先，會希望每個task正好分配到它要計算的數(shù)據(jù)所在的節(jié)點，這樣的話，就不用在網(wǎng)絡(luò)間傳輸數(shù)據(jù)；

但是可能task沒有機會分配到它的數(shù)據(jù)所在的節(jié)點，因為可能那個節(jié)點的計算資源和計算能力都滿了；所以呢，這種時候，通常來說，Spark會等待一段時間，默認(rèn)情況下是3s鐘（不是絕對的，還有很多種情況，對不同的本地化級別，都會去等待），到最后，實在是等待不了了，就會選擇一個比較差的本地化級別，比如說，將task分配到靠它要計算的數(shù)據(jù)所在節(jié)點，比較近的一個節(jié)點，然后進行計算。

但是對于第二種情況，通常來說，肯定是要發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸，task會通過其所在節(jié)點的BlockManager來獲取數(shù)據(jù)，BlockManager發(fā)現(xiàn)自己本地沒有數(shù)據(jù)，會通過一個getRemote()方法，通過TransferService（網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸組件）從數(shù)據(jù)所在節(jié)點的BlockManager中，獲取數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸回task所在節(jié)點。

對于我們來說，當(dāng)然不希望是類似于第二種情況的了。最好的，當(dāng)然是task和數(shù)據(jù)在一個節(jié)點上，直接從本地executor的BlockManager中獲取數(shù)據(jù)，純內(nèi)存，或者帶一點磁盤IO；如果要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的話，那么實在是，性能肯定會下降的，大量網(wǎng)絡(luò)傳輸，以及磁盤IO，都是性能的殺手。

什么時候要調(diào)節(jié)這個參數(shù)？

觀察日志，spark作業(yè)的運行日志，推薦大家在測試的時候，先用client模式，在本地就直接可以看到比較全的日志。日志里面會顯示，starting task，PROCESS LOCAL、NODE LOCAL，觀察大部分task的數(shù)據(jù)本地化級別。

如果大多都是PROCESS_LOCAL，那就不用調(diào)節(jié)了，如果是發(fā)現(xiàn)，好多的級別都是NODE_LOCAL、ANY，那么最好就去調(diào)節(jié)一下數(shù)據(jù)本地化的等待時長調(diào)節(jié)完，應(yīng)該是要反復(fù)調(diào)節(jié)，每次調(diào)節(jié)完以后，再來運行，觀察日志 看看大部分的task的本地化級別有沒有提升；看看，整個spark作業(yè)的運行時間有沒有縮短

但是注意別本末倒置，本地化級別倒是提升了，但是因為大量的等待時長，spark作業(yè)的運行時間反而增加了，那就還是不要調(diào)節(jié)了。

spark.locality.wait，默認(rèn)是3s；可以改成6s，10s

默認(rèn)情況下，下面3個的等待時長，都是跟上面那個是一樣的，都是3s。

spark.locality.wait.process//建議60s
spark.locality.wait.node//建議30s
spark.locality.wait.rack//建議20s

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