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Spark Streaming使用场景及优化总结

撒科打诨
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SparkStreaming适合场景

Storm 流式计算(扶梯)
优点: 数据延迟度很低,Storm的事务机制要比SparkStreaming的事务机制要完善(什么是事务机制?对于一条数据,不多处理也不少处理,对于一条数据恰好处理一次,比如金融,股票等要求实时性比较高,那么就需要选Storm)

缺点:一直持有着资源,每一条数据都要在集群中某一台节点处理,要计算的数据会进行网络传输,吞吐量小,另外Storm不适合做复杂的业务逻辑(适合汇总)

SparkStreaming 微批处理(类似于电梯),它并不是纯的批处理
优点:吞吐量大,可以做复杂的业务逻辑(保证每个job的处理小于batch interval)
缺点:数据延迟度较高

公司中为什么选用SparkStreaming要多一些?
1.秒级别延迟,通常应用程序是可以接受的,
2.可以应用机器学习,SparkSQL...可扩展性比较好,数据吞吐量较高

Spark性能优化

代码优化

  • 多个Action计算最好基于同一个RDD进行计算操作, 并且对相同的RDD进行Cache操作,避免重复计算,增加任务的执行时间;并且持久化级别最好使用MEMORY_ONLY_SER来减少内存使用;

  • 在使用join的地方看是否可以使用map算子和广播变量的方式替代;

  • 使用高效的算子, 例如:使用reduceByKey/aggregateByKey来代替groupByKey,因为前者可以进行combiner操作,减少网络IO;

当进行联合规约操作时,避免使用 groupByKey。举个例子,rdd.groupByKey().mapValues(_ .sum) 与 rdd.reduceByKey(_ + _) 执行的结果是一样的,但是前者需要把全部的数据通过网络传递一遍,

  • 使用MapPartition来代替Map操作, 尤其是在需要网络连接的地方;

  • 使用foreachPartition代替foreach操作,可以对数据进行批量处理;

  • 在filter操作后,可以使用colease操作,可以减少任务数;

  • 序列化尽量使用Kyro方式, 其性能更好;

  • 减少对复杂数据结构的使用,可以有效减少序列化时间;

  • 对应简单的函数,最好使用闭合结构,可以有效减少网络IO;

  • 使用Repartition操作可以有效增加任务的处理并行度;

参数调整优化部分

经过实践验证,调整后有效的参数如下:

设置合理的资源;
Java垃圾回收器;
清理不必要的空间;

  • 根据资源情况,可以添加Executor的个数来有效,参数为 spark.executor.instances

  • 调整每个Executor的使用内核数, 参数为 spark.executor.cores

  • 调整每个Executor的内存, 参数为 spark.executor.memory

  • shuffle write task的buffer大小, 参数为 spark.shuffle.file.buffer

  • shuffle read task的buffer大小, 参数为 spark.reducer.maxSizeInFlight

  • 每一个stage的task的默认并行度, 默认为200, 建议修改为1000左右, 参数 spark.default.parallelism

  • 用于RDD的持久化使用的内存比例,默认0.6, 参数 spark.storage.memoryFraction

  • 用户shuffle使用的内存比例, 默认为0.2, 参数 spark.shuffle.memoryFraction

其它优化

  • 增加数据读取的并行度,比如读取Kafka的数据,可以增加topic的partition数量和executor的个数;

  • 限制读取Kafka数据的速率,参数 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition

  • 对于存在数据倾斜问题,有两类情况:

  • 进行join操作,产生skew问题, 可以使用map+广播变量类进行处理;

  • 对redece/aggregate等聚合操作,参数skew问题, 可以进行两次聚合的思想来解决, * 核心是先进行key进行随机数操作,是数据分布均匀,并进行聚合,最后是剔除随机数据,用实际数据来进行聚合操作。

SQL 优化

  • 开启spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

  • 合理配置spark.sql.shuffle.partition



作者:分裂四人组
链接:https://www.jianshu.com/p/c896e2bdb6cb


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