SparkStreaming性能调优大全！

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一、日志已满：

spark.executor.logs.rolling.maxSize

下面三个日志rolling参数记得设置：

spark.executor.logs.rolling.strategy size

spark.executor.logs.rolling.maxSize 134217728 #default byte

spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles

下面是spark1.6的源码：

[spark] RollingFileAppender {
  = = = = = = (* ).toString
  = =

二、Spark Streamingz对Kafka的Offset进行管理

zookeeper.session.timeout.ms

一般跳大3~5倍。

http://geeks.aretotally.in/spark-streaming-kafka-direct-api-store-offsets-in-zk/

http://www.tuicool.com/articles/vaUzquJ

[spark] SparkCuratorUtil Logging {

  = = = = (
      conf: SparkConfzkUrlConf: = ): CuratorFramework = {
    ZK_URL = conf.get(zkUrlConf)
    zk = CuratorFrameworkFactory.newClient(ZK_URLExponentialBackoffRetry())
    zk.start()
    zk
  }

三、 spark.task.maxFailures

默认4，调整10左右

TaskSetManagerSuite SparkFunSuite LocalSparkContext Logging {
  TaskLocality.{}

  = SparkConf

  = .getTimeAsMs()
  = () {
    .beforeEach()
    FakeRackUtil.cleanUp()
  }

  test() {
    sc = SparkContext()
    sched = FakeTaskScheduler(sc())
    taskSet = FakeTask.createTaskSet()
    clock = ManualClock
    manager = TaskSetManager(schedtaskSetclock)

四、spark.streaming.kafka.maxRetries

默认1，调成3或者5

五、Spark Streaming连接Kafka用Direct方式。

六、怎么调优？入口在哪？

答案就是Spark配置参数的地方：

1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。配置格式如下：

export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m

2. 编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值)，

val conf = new SparkConf()

.setMaster("local")

.setAppName("CountingSheep")

.set("spark.executor.memory", "1g")

val sc = new SparkContext(conf)

3、即在spark-shell下和spark-submit下配置

如：Scala> System.setProperty("spark.akka.frameSize","10240m")

System.setProperty("spark.rpc.askTimeout","800")

./bin/spark-submit --name "My app"

--master local[4]

--conf spark.shuffle.spill=false

--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps"

myApp.jar

spark-submit也会从默认配置文件conf/spark-defaults.conf里选取配置项，格式如下：

spark.master spark://iteblog.com:7077

spark.executor.memory 512m

spark.eventLog.enabled true

spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

（一）环境变量spark-env.sh配置项

SCALA_HOME #指向你的scala安装路径

MESOS_NATIVE_LIBRARY #如果你要在Mesos上运行集群的话

SPARK_WORKER_MEMORY #作业可使用的内存容量，默认格式1000M或者 2G (默认: 所有RAM去掉给操作系统用的1 GB);每个作业独立的内存空间由SPARK_MEM决定。

SPARK_JAVA_OPTS #添加JVM选项。你可以通过-D来获取任何系统属性

eg: SPARK_JAVA_OPTS+="-Dspark.kryoserializer.buffer.mb=1024"

SPARK_MEM #设置每个节点所能使用的内存总量。他们应该和JVM‘s -Xmx选项的格式保持一致（e.g.300m或1g）。注意：这个选项将很快被弃用支持系统属性spark.executor.memory，所以我们推荐将它使用在新代码中。

SPARK_DAEMON_MEMORY #分配给Spark master和worker守护进程的内存空间(默认512M)

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS #Spark master和worker守护进程的JVM选项（默认：none)

（二）System Properties

spark.akka.frameSize: 控制Spark中通信消息的最大容量（如 task 的输出结果），默认为10M。当处理大数据时，task 的输出可能会大于这个值，需要根据实际数据设置一个更高的值。如果是这个值不够大而产生的错误，可以从 worker的日志中进行排查。通常 worker 上的任务失败后，master 的运行日志上出现”Lost TID: “的提示，可通过查看失败的 worker 的日志文件($SPARK_HOME/worker/下面的log文件) 中记录的任务的 Serialized size of result 是否超过10M来确定。
spark.default.parallelism: 控制Spark中的分布式shuffle过程默认使用的task数量，默认为8个。如果不做调整，数据量大时，就容易运行时间很长，甚至是出Exception，因为8个task无法handle那么多的数据。注意这个值也不是说设置得越大越好。
spark.local.dir：Spark 运行时的临时目录，例如 map 的输出文件，保存在磁盘的 RDD 等都保存在这里。默认是 /tmp 这个目录，而一开始我们搭建的小集群上 /tmp 这个目录的空间只有2G，大数据量跑起来就出 Exception （”No space left on device”）了。

如何如何查看已配置好并生效的参数？

通过webui来进行查看，http://master:4040/

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