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Apache Spark 的群集配置优化

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本文介绍如何在 Azure HDInsight 上优化 Apache Spark 群集的配置，以获得最佳性能。

概述

根据 Spark 群集工作负荷，用户可能认为某个非默认 Spark 配置更能优化 Spark 作业执行。 使用示例工作负载执行基准测试，以验证任何非默认群集配置。

下面是一些可调整的常见参数：

参数 说明
--num-executors 设置适当的执行程序数量。
--executor-cores 设置每个执行程序的核心数。 通常应使用中等大小的执行程序，因为其他进程会占用部分可用内存。
--executor-memory 设置每个执行程序的内存大小，用于控制 YARN 上的堆大小。 留一些内存用于执行开销。

选择正确的执行程序大小

在决定执行程序配置时，请考虑 Java 垃圾回收 (GC) 开销。

  • 通过以下方式减小执行程序大小：

    1. 将堆大小减至 32 GB 以下，使 GC 开销 < 10%。
    2. 减少内核数，使 GC 开销 < 10%。

  • 通过以下方式增加执行程序大小：

    1. 减少执行程序之间的通信开销。
    2. 在较大的群集（> 100 个执行程序）上减少执行程序 (N2) 之间打开的连接数。
    3. 增加堆大小，以容纳占用大量内存的任务。
    4. 可选：减少每个执行程序的内存开销。
    5. 可选：通过超额订阅 CPU 来增加使用率和并发性。

选择执行程序大小时，一般遵循以下做法：

  1. 最开始，每个执行程序 30 GB，并分发可用的计算机内核。
  2. 对于较大的群集（> 100 个执行程序），增加执行程序内核数。
  3. 基于试运行和上述因素（比如 GC 开销）修改大小。

运行并发查询时，请考虑：

  1. 最开始，每个执行程序 30 GB，并分发所有计算机内核。
  2. 通过超额订阅 CPU，创建多个并行 Spark 应用程序（延迟缩短大约 30%）。
  3. 跨并行应用程序分布查询。
  4. 基于试运行和上述因素（比如 GC 开销）修改大小。

有关使用 Ambari 配置执行程序的更多信息，请参阅 Apache Spark 设置 - Spark 执行程序。

通过查看时间线视图，监视查询性能中的离群值或其他性能问题。 还可以查看 SQL 图、作业统计信息等。 有关使用 YARN 和 Spark History Server 调试 Spark 作业的信息，请参阅调试 Azure HDInsight 中运行的 Apache Spark 作业。 有关使用 YARN Timeline Server 的技巧，请参阅访问 Apache Hadoop YARN 应用程序日志。

某些执行程序或节点上的任务速度较慢

有时，一个或几个执行程序的速度比其他执行程序要慢，执行任务时花费的时间也长得多。 这种缓慢通常发生在较大的群集（超过 30 个节点）上。 在这种情况下，应将工作划分成更多任务，以便计划程序可以补偿速度较慢的任务。 例如，任务数量应至少为应用程序中执行程序内核数的两倍。 也可以使用 conf: spark.speculation = true 对任务启用推理执行。

后续步骤