spark性能调优的方法是什么
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分配哪些资源？executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory
在哪里分配这些资源？在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数
/usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \ --num-executors 3 \ 配置executor的数量 --driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响很大） --executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小 --executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量 /usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
调节到多大，算是最大呢？
第一种，Spark Standalone，公司集群上，搭建了一套Spark集群，你心里应该清楚每台机器还能够给你使用的，大概有多少内存，多少cpu core；那么，设置的时候，就根据这个实际的情况，去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；20台机器；executor，20；平均每个executor：4G内存，2个cpu core。
第二种，Yarn。资源队列。资源调度。应该去查看，你的spark作业，要提交到的资源队列，大概有多少资源？500G内存，100个cpu core；executor，50；平均每个executor:10G内存，2个cpu core。
设置队列名称:spark.yarn.queue default
一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）
为什么调节了资源以后，性能可以提升？
增加executor：
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
有时候数据量比较少，增加大量的task反而性能会降低，为什么？（想想就明白了，你用多了，别人用的就少了。。。。）
增加每个executor的cpu core：
也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。执行的速度，提升了2.5倍。
SparkContext，DAGScheduler，TaskScheduler，会将我们的算子，切割成大量的task，
提交到Application的executor上面去执行。增加每个executor的内存量：
增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，
甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
Spark并行度指的是什么？
Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，
发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey。
stage0
val lines = sc.textFile("hdfs://")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map((_,1))
val wordCount = pairs.reduceByKey(_ + _)
stage1
val wordCount = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCount.collect()reduceByKey，stage0的task，在最后，执行到reduceByKey的时候，会为每个stage1的task，都创建一份文件（也可能是合并在少量的文件里面）；每个stage1的task，会去各个节点上的各个task创建的属于自己的那一份文件里面，拉取数据；每个stage1的task，拉取到的数据，一定是相同key对应的数据。对相同的key，对应的values，才能去执行我们自定义的function操作(_ + _）
并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段(stage)的并行度。
如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？
task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task。50个executor，每个executor有3个cpu core，也就是说，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core，可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core，就浪费掉了。
你的资源虽然分配足够了，但是问题是，并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源；比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行；而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少；比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据；现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。
很简单的道理，只要合理设置并行度，就可以完全充分利用你的集群计算资源，并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。
task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）
官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300~500；实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点，要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费，因为，比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了，就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍，那么一个task运行完了以后，另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度，提升性能。
如何设置一个Spark Application的并行度？
spark.default.parallelism SparkConf conf = new SparkConf().set("spark.default.parallelism", "500")
默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算一次；读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4这种情况，是绝对绝对，一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算的情况，就会导致性能急剧降低。比如，HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟，那么此时就要走两遍，变成30分钟
RDD架构重构与优化尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。
公共RDD一定要实现持久化。就好比北方吃饺子，现包现煮。你人来了，要点一盘饺子。馅料+饺子皮+水->包好的饺子，对包好的饺子去煮，煮开了以后，才有你需要的熟的，热腾腾的饺子。现实生活中，饺子现包现煮，当然是最好的了。但是Spark中，RDD要去“现包现煮”，那就是一场致命的灾难。对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。
持久化，是可以进行序列化的如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象；序列化后，大大减少内存的空间占用。序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。内存+磁盘，序列化。
为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足.
持久化，很简单，就是对RDD调用persist()方法，并传入一个持久化级别
如果是persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY())，纯内存，无序列化，那么就可以用cache()方法来替代
StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER()，第二选择
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK()，第三选择
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER()，第四选择
StorageLevel.DISK_ONLY()，第五选择
如果内存充足，要使用双副本高可靠机制,选择后缀带_2的策略
StorageLevel.MEMORY_ONLY_2()
感谢各位的阅读，以上就是“spark性能调优的方法是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对spark性能调优的方法是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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