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nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 24 --conf spark.default.parallelism=300 spark_kudu_parquet-1.0-SNAPSHOT.jar > out.log & 带有 CDH6.1.1 版本的jar包（每个jar包之间不能有空格，并且使用逗号分隔） （yarn集群模式）nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/gzp/spark_kudu/jars/accessors-smart-1.2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/activation-1.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/aggdesigner-algorithm-6.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/antlr4-runtime-4.7.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/antlr-runtime-3.5.2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/aopalliance-1.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/aopalliance-repackaged-2.4.0-b34.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/arrow-format-0.10.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/arrow-memory-0.10.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/arrow-vector-0.10.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/asm-5.0.4.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/async-1.4.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/audience-annotations-0.8.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/avatica-1.12.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/avro-1.8.2-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/avro-ipc-1.8.2-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/avro-mapred-1.8.2-cdh6.1.1-hadoop2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/bonecp-0.8.0.RELEASE.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/calcite-core-1.12.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/calcite-druid-1.12.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/calcite-linq4j-1.12.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/chill_2.11-0.9.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/chill-java-0.9.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-beanutils-1.9.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-cli-1.4.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-codec-1.10.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-collections-3.2.2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-compiler-3.0.9.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-compress-1.4.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-configuration2-2.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-crypto-1.0.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-dbcp-1.4.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-io-2.4.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-lang-2.6.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-lang3-3.7.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-logging-1.2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-math3-3.4.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-net-3.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/commons-pool-1.6.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/compress-lzf-1.0.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/curator-client-2.12.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/curator-framework-2.7.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/curator-recipes-2.7.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/datanucleus-api-jdo-4.2.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/datanucleus-core-4.1.6.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/datanucleus-rdbms-4.1.7.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/derby-10.14.1.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/fastutil-6.5.6.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/findbugs-annotations-1.3.9-1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/flatbuffers-1.2.0-3f79e055.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/gson-2.2.4.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/guava-16.0.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/guice-3.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/guice-assistedinject-3.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-annotations-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-auth-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-client-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-common-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-hdfs-client-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-mapreduce-client-common-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-mapreduce-client-core-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-yarn-api-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-yarn-client-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hadoop-yarn-common-3.0.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hamcrest-core-1.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-client-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-common-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-hadoop2-compat-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-hadoop-compat-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-metrics-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-metrics-api-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-protocol-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-protocol-shaded-2.1.0-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-shaded-miscellaneous-2.1.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-shaded-netty-2.1.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hbase-shaded-protobuf-2.1.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/HikariCP-2.6.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hive-exec-2.1.1-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hive-metastore-2.1.1-cdh6.1.1.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hk2-api-2.4.0-b34.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hk2-locator-2.4.0-b34.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hk2-utils-2.4.0-b34.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/hppc-0.7.2.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/httpclient-4.5.3.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/httpcore-4.4.6.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/ivy-2.4.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jackson-annotations-2.9.0.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jackson-core-2.9.5.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jackson-core-asl-1.9.13.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jackson-databind-2.9.5.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jackson-jaxrs-base-2.9.5.jar,/home/gzp/spark_kudu/jars/jack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--class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 24 --conf spark.default.parallelism=300 spark_kudu_parquet-1.0-SNAPSHOT.jar > /home/gzp/spark_kudu/out.log & 参数解析： 1.3台主机，每台主机有2个cpu和62G内存，每个cpu有8个核，那么每台机器一共有16核，3台机器一共有48个核 2.num-executors 24 和 executor-cores 2：每个executors用2个核，那么24个executors一共用48个核 3.num-executors 24 和 executor-memory 2g：每个executors用2g，那么24个executors一共用48g 4.每个主机的executors数量 = 30 / 8 约等于 3.75 5.spark.default.parallelism：指定并行的task数量为300 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数， 那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。 通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。 试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行， 也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适， 比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。 ps aux|grep spark_kudu_parquet-1.0-SNAPSHOT.jar 查看yarn当前运行任务列表，可使用如下命令查看：yarn application -list 如需杀死当前某个作业，使用kill application-id的命令如下：yarn application -kill spark程序id
nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/xx/lib/mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar --class xxx.xx.xx --name XX --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 30 --conf spark.default.parallelism=300 xx-0.0.1-SNAPSHOT.jar > xx.log & 参数解析： 1.8台主机，每台主机有2个cpu和62G内存，每个cpu有8个核，那么每台机器一共有16核，8台机器一共有128核 2.num-executors 30 和 executor-cores 2：每个executors用2个核，那么30个executors一共用60个核 3.num-executors 30 和 executor-memory 2g：每个executors用2g，那么30个executors一共用60g 4.每个主机的executors数量 = 30 / 8 约等于 3.75 5.spark.default.parallelism：指定并行的task数量为300 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数， 那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。 通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。 试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行， 也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适， 比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。 num-executors 参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。 Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。 这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。 参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。 设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。 executor-cores 参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。 因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。 参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。 同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。 同样建议，如果是跟他人共享这个队列，那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同学的作业运行。 executor-memory 参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。 可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和）， 这个量是不能超过队列的最大内存量的。此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2， 避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同学的作业无法运行。 --driver-memory Driver内存，默认1G --driver-cores Driver的核数，默认是1。在yarn集群模式下使用 ==================================================================================================== 在我们提交spark程序时，应该如何为Spark集群配置 num-executors、executor-memory、execuor-cores 呢？ Hadoop / Yarn / OS Deamons 当我们使用像Yarn这样的集群管理器运行spark应用程序时，会有几个守护进程在后台运行，如NameNode，Secondary NameNode，DataNode，JobTracker和TaskTracker等。 因此，在指定num-executors时，我们需要确保为这些守护进程留下足够的核心（至少每个节点约1 CPU核）以便顺利运行。 Yarn ApplicationMaster（AM） ApplicationMaster负责协调来自ResourceManager的资源，并与NodeManagers一起执行container并监控其资源消耗。 如果我们在YARN上运行Spark，那么我们需要预估运行AM所需要的资源（至少1024MB和1 CPU核）。 HDFS吞吐量 HDFS客户端遇到大量并发线程会出现一些bug。一般来说，每个executors最多可以实现5个任务的完全写入吞吐量，因此最好将每个executors的核心数保持在该数量之下。 MemoryOverhead JVM还需要一些off heap的内存，请参考下图中描绘的Spark和YARN中内存属性的层次结构， 简单来说，有以下两个公式： 每个executor从YARN请求的内存 = spark.executor-memory + spark.yarn.executor.memoryOverhead spark.yarn.executor.memoryOverhead = Max(384MB, 7% of spark.executor-memory) 例如当我设置 --executor-memory=20 时，我们实际请求了 20GB + memoryOverhead = 20 + 7% of 20GB = ~23GB。 运行具有executors较大内存的通常会导致过多的GC延迟。 运行具有executors较小内存的（例如，1G & 1 CPU core）则会浪费 单个JVM中运行多个任务所带来的优点。 不同配置的优劣分析 1.现在，让我们考虑一个具有以下配置的10节点集群，并分析执行程序的不同可能性，核心内存分布： 10 Nodes 每个Node：16 cores、64GB RAM 2.第一种方法：使用较小的executors，每个核心一个executors `--num-executors` = `在这种方法中，我们将为每个核心分配一个executor` = `集群的总核心数` = `每个节点的核心数 * 集群的总节点数` = 16 x 10 = 160 `--executor-cores` = 1 (`每个executor分配的核心数目`) `--executor-memory` = `每个executor分配的内存数` = `每个节点内存总数 / 每个节点上分配的executor数` = 64GB/16 = 4GB 分析： 由于每个executor只分配了一个核，我们将无法利用在同一个JVM中运行多个任务的优点。 此外，共享/缓存变量（如广播变量和累加器）将在节点的每个核心中复制16次。 最严重的就是，我们没有为Hadoop / Yarn守护程序进程留下足够的内存开销，我们还忘记了将ApplicationManagers运行所需要的开销加入计算。 3.第二种方法：使用较大的executors，每个节点一个executors `--num-executors` = `在这种方法中，我们将为每个节点分配一个executor` = `集群的总节点数` = 10 `--executor-cores` = `每个节点一个executor意味着该节点的所有核心都分配给一个执executor` = `每个节点的总核心数` = 16 `--executor-memory` = `每个executor分配的内存数` = `每个节点内存总数数/每个节点上分配的executor数` = 64GB/1 = 64GB 分析： 每个executor都有16个核心，由于HDFS客户端遇到大量并发线程会出现一些bug，即HDFS吞吐量会受到影响。 同时过大的内存分配也会导致过多的GC延迟。ApplicationManager和守护进程没有计算在内，HDFS的吞吐量会受到影响，并且会导致垃圾结果过多，不好！ 4.第三种方法：使用优化的executors 1.基于上面提到的建议，让我们为每个执行器分配5个核心, 即 --executor-cores = 5（用于良好的HDFS吞吐量） 2.为每个节点留出1个核心用于Hadoop / Yarn守护进程, 即每个节点可用的核心数为 16 -1 = 15。 因此，群集中核心的可用总数剩余 15 x 10 = 150 3.可用executors的数量 =（群集中核心的可用总数/每个executors分配的核心数）= 150/5 = 30 然后为ApplicationManager预留1个executors的资源，所以即 --num-executors = 29 每个节点的executors数目 30/10 = 3 4.群集中每个节点的可使用的总内存数 64GB - 1GB = 63GB 每个executor的内存= 64GB / 3 = 21GB 预留的 off heap overhead = 21GB * 7％ 约等于 1.47G 所以，实际的--executor-memory = 21 - 1.47G 约等于 19GB 5.所以，推荐的配置是：29个executors，每个executors 18GB内存，每个executors 5个核心！ --num-executors = 29 --executor-cores = 5 --executor-memory = 18 ==================================================================================================== 属性名称 默认值 含义 spark.cores.max (infinite) 当运行在一个独立部署集群上或者是一个粗粒度共享模式的Mesos集群上的时候，最多可以请求多少个CPU核心。默认是所有的都能用。 spark.executor.memory 512m 每个处理器可以使用的内存大小，跟JVM的内存表示的字符串格式是一样的(比如： '512m'，'2g') executor 数量 = spark.cores.max / spark.executor.cores executor 进程的数量 等于 spark程序设置的最大核心数 除以 每个 executor进程分配的 核心数 比如机器有12cpu和36g内存，那么将会启动12/4=3个executor，每个executor使用4cpu和12g内存，总共占用worker资源12cpu和36g内存 默认情况下，Spark集群下的worker，只会启动一个Executor。 1、设置每个executor使用的cpu数为4 spark.executor.cores 4 2、设置cpu的最大使用数量 spark.cores.max 12 3、设置每个executor的内存大小为12gg spark.executor.memory 12g Spark1.6的源码部分为： protected final String EXECUTOR_MEMORY = "--executor-memory"; protected final String TOTAL_EXECUTOR_CORES = "--total-executor-cores"; protected final String EXECUTOR_CORES = "--executor-cores"; 也可以在提交任务的时候添加： SparkSubmit --class com.dyq.spark.MyClass --master:spark://master:7077 --total-executor-cores 12 --executor-cores 24 --executor-memory 12g Executor是spark任务(task)的执行单元，Executor运行在worker上，但是不等同于worker，实际上Executor是一组计算资源(cpu核心、memory)的集合。 一个worker上的memory、cpu由多个executor共同使用。 spark.executor.cores 顾名思义这个参数是用来指定executor的cpu内核个数，分配更多的内核意味着executor并发能力越强，能够同时执行更多的task spark.cores.max 为一个application分配的最大cpu核心数，如果没有设置这个值默认为spark.deploy.defaultCores spark.executor.memory 配置executor内存大小 executor个数 = spark.max.cores / spark.executor.cores 集群的executor个数由spark.max.cores、spark.executor.cores共同决定，注意在standalone、mesos coarse-grained模式 下cores不要大于对应节点的内核数 要保证每个worker上启动的executor均衡。如果不均衡的话会造成数据倾斜，拉慢任务的整体速度。 在运行过程中一个task对应一个partition，配置不均衡，会导致每个节点处理的任务量不一样，因此会产生短板效应。 如果运行过程中发现GC时间变红（管理界面可以看到），应该适当调大spark.executor.memory ==================================================================================================== 1.RDD在计算的时候，RDD中的每个分区都会起一个task，所以rdd中的分区数目决定了总的的task数目。 2.申请的计算节点Executor数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task数目。 3.比如的RDD中有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点Executor数目，每个计算节点Executor有两2个核， 同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5轮。 4.如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。 5.如果资源不变，你的RDD只有2个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。这就是在spark调优中，增大RDD分区数目，增大任务并行度的做法。 指定spark executor 数量的公式 executor数量 = spark.cores.max/spark.executor.cores spark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数 spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数 指定并行的task数量 spark.default.parallelism 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数， 那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。 通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。 试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行， 也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适， 比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。 在关于spark任务并行度的设置中，有两个参数我们会经常遇到，spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的？ 首先，让我们来看下它们的定义 spark.sql.shuffle.partitions（对sparks SQL专用的设置） 默认值：200 含义：当shuffle数据时，配置joins联接或aggregations聚合时要使用的分区数 spark.default.parallelism（只有在处理RDD时才会起作用，对Spark SQL的无效） 默认值： 1.对于分布式无序移动操作（如reducebykey和join），父RDD中的最大分区数。 2.对于没有父RDD的并行化操作，它取决于集群管理器： 1.本地模式：本地计算机上的核心数 2.细粒模式：8 3.其他：所有执行器节点上的核心总数或2个，以较大者为准。 含义：在RDD中，由join、reducebykey、parallelize等转换（如果不是由用户设置）返回的默认分区数 命令示例 spark-submit --class com.cjh.test.WordCount --conf spark.default.parallelism=12 --conf spark.executor.memory=800m --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.cores.max=6 my.jar spark-submit --conf spark.sql.shuffle.partitions=20 --conf spark.default.parallelism=20 ==================================================================================================== spark.storage.memoryFraction 参数说明：该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。 根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。 参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。 避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多，而持久化操作比较少， 那么这个参数的值适当降低一些比较合适。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时）， 意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。 spark.shuffle.memoryFraction 参数说明：该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例，默认是0.2。 也就是说，Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制， 那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。 参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例， 避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢， 意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。
Spark最主要资源管理方式按排名为Hadoop Yarn, Apache Standalone 和Mesos。 在单机使用时，Spark还可以采用最基本的local模式。 目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式， 内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上， 这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一个集群资源，最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率（资源按需分配）。本文将介绍这三种部署方式，并比较其优缺点。 1.Standalone模式 即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。从一定程度上说，该模式是其他两种的基础。借鉴Spark开发模式， 我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路：先设计出它的standalone模式，为了快速开发，起初不需要考虑服务（比如master/slave）的容错性， 之后再开发相应的wrapper，将stanlone模式下的服务原封不动的部署到资源管理系统yarn或者mesos上，由资源管理系统负责服务本身的容错。 目前Spark在standalone模式下是没有任何单点故障问题的，这是借助zookeeper实现的，思想类似于Hbase master单点故障解决方案。 将Spark standalone与MapReduce比较，会发现它们两个在架构上是完全一致的： 1) 都是由master/slaves服务组成的，且起初master均存在单点故障，后来均通过zookeeper解决（Apache MRv1的JobTracker仍存在单点问题，但CDH版本得到了解决）； 2) 各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot就能同时运行多少task。不同的是，MapReduce将slot分为map slot和reduce slot， 它们分别只能供Map Task和Reduce Task使用，而不能共享，这是MapReduce资源利率低效的原因之一，而Spark则更优化一些，它不区分slot类型， 只有一种slot，可以供各种类型的Task使用，这种方式可以提高资源利用率，但是不够灵活，不能为不同类型的Task定制slot资源。总之，这两种方式各有优缺点。 2.Spark On Mesos模式 这是很多公司采用的模式，官方推荐这种模式（当然，原因之一是血缘关系）。正是由于Spark开发之初就考虑到支持Mesos，因此，目前而言， Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然。目前在Spark On Mesos环境中，用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序 （可参考Andrew Xia的“Mesos Scheduling Mode on Spark”）： 1) 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源， 内部可运行多个Task（对应多少个“slot”）。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源， 即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。举个例子，比如你提交应用程序时，指定使用5个executor运行你的应用程序，每个executor占用5GB内存和5个CPU， 每个executor内部设置了5个slot，则Mesos需要先为executor分配资源并启动它们，之后开始调度任务。另外，在程序运行过程中， mesos的master和slave并不知道executor内部各个task的运行情况，executor直接将任务状态通过内部的通信机制汇报给Driver， 从一定程度上可以认为，每个应用程序利用mesos搭建了一个虚拟集群自己使用。 2) 细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式， 这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源， 不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。 每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立， 优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。 3.Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式。但限于YARN自身的发展，目前仅支持粗粒度模式（Coarse-grained Mode）。这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的， 一旦Container启动之后，可使用的资源不能再发生变化，不过这个已经在YARN计划中了。 spark on yarn 的支持两种模式： 1) yarn-cluster：适用于生产环境； 2) yarn-client：适用于交互、调试，希望立即看到app的输出 yarn-cluster和yarn-client的区别在于yarn appMaster，每个yarn app实例有一个appMaster进程，是为app启动的第一个container； 负责从ResourceManager请求资源，获取到资源后，告诉NodeManager为其启动container。yarn-cluster和yarn-client模式内部实现还是有很大的区别。 如果你需要用于生产环境，那么请选择yarn-cluster；而如果你仅仅是Debug程序，可以选择yarn-client。 总结： 这三种分布式部署方式各有利弊，通常需要根据实际情况决定采用哪种方案。进行方案选择时，往往要考虑公司的技术路线（采用Hadoop生态系统还是其他生态系统）、 相关技术人才储备等。上面涉及到Spark的许多部署模式，究竟哪种模式好这个很难说，需要根据你的需求，如果你只是测试Spark Application，你可以选择local模式。 而如果你数据量不是很多，Standalone 是个不错的选择。当你需要统一管理集群资源（Hadoop、Spark等），那么你可以选择Yarn或者mesos，但是这样维护成本就会变高。 · 从对比上看，mesos似乎是Spark更好的选择，也是被官方推荐的 · 但如果你同时运行hadoop和Spark,从兼容性上考虑，Yarn是更好的选择。 · 如果你不仅运行了hadoop，spark。还在资源管理上运行了docker，Mesos更加通用。 · Standalone对于小规模计算集群更适合！
编写好的Spark程序一般通过Spark-submit指令的方式提交给Spark集群进行具体的任务计算， Spark-submit指令可以指定一些向集群申请资源的参数（也可直接在Spark程序代码中指定，参数生效的优先级最高）， 在Linux环境下，可通过spark-submit –help 了解spark-submit指令的各种参数说明。 案例（Python任务提交）： spark-submit –master spark://192.168.1.10:7077 –name router_app –total-executor-cores 8 –executor-memory 4g router_inout.py 常用的重要参数详解： 1) –master MASTER_URL: 指定要连接的集群模式（集群资源管理器） standalone模式: spark://host:port, 如：spark://192.168.1.10:7077 Spark On Mesos模式 : mesos://host:port Spark On YARN模式: yarn://host:port 本地模式：local 2) – deploy-mode DEPLOY_MODE : 指定任务的提交方式（client 和cluster） client: 本地客户端模式(默认方式)，一般会在集群主节点安装客户端 cluster: 集群工作节点模式 任务最终都会提交给主节点处理，所以在指定任务提交方式时，考虑本地客户端和集群工作节点对主节点的网络开销问题即可。 3）–name appName :设置任务的名称，方便在webUI查看 4）–py-files PY_FILES ：加载Python外部依赖文件 5）–driver-memory MEM：设置driver的运行内存（占用客户端内存，用于通信及调度开销，默认为1G） 6）–executor-memory MEM：设置每一个executor的运行内存（占用工作节点内存，主要用于执行任务的内存开销），executor代表work节点上的一个进程。 7）–total-executor-cores NUM：设置任务占用的总CPU核数（即任务的并发量），由主节点指定各个工作节点CPU的使用数。 注意：该参数选项只在Spark standalone and Mesos 模式下有效 8）–executor-cores NUM：设置执行任务的每一个executor的CPU核数（yarn模式有效，默认为1）或者工作节点的总CPU核数（standalone模式有效） 9）–num-executors NUM：设置任务的executor进程数（yarn模式下有效） 10）–conf PROP=VALUE：设置Spark的属性参数 –conf spark.default.parallelism=1000 设置RDD分区大小,系统默认为200 –conf spark.storage.memoryFraction=0.5 设置内存分配大小（存储），系统默认为0.6 –conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 设置shuffle上限内存空间，系统默认为0.2
编写好的Spark程序一般通过Spark-submit指令的方式提交给Spark集群进行具体的任务计算， Spark-submit指令可以指定一些向集群申请资源的参数（也可直接在Spark程序代码中指定，参数生效的优先级最高）， 在Linux环境下，可通过spark-submit –help 了解spark-submit指令的各种参数说明。 spark-submit -help 命令 查看所有参数帮助 Usage: spark-submit [options] <app jar | python file | R file> [app arguments] Usage: spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...] Usage: spark-submit --status [submission ID] --master [spark://...] Usage: spark-submit run-example [options] example-class [example args] Options: --master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, k8s://https://host:port, or local (Default: local[*]). --deploy-mode DEPLOY_MODE 是否在本地启动驱动程序 ("client") 或 在集群中的一台工作机上 ("cluster") (默认值: client) --class CLASS_NAME 你的应用程序的主要类（对于Java/Scala应用程序）。 --name NAME 应用程序的名称 --jars JARS 驱动程序上要包含的jar的逗号分隔列表和执行器类路径 --packages 要包含的jar maven坐标的逗号分隔列表在驱动程序和执行器类路径上。 将搜索本地 Maven repo，然后是Maven Central和任何附加远程存储库由--repositories 提供。 坐标应为groupid:artifactid:version的格式 --exclude-packages groupid:artifactid的逗号分隔列表，在解析包中提供的依赖项以避免依赖关系冲突 --repositories 以逗号分隔的其他远程存储库列表搜索给定的maven坐标--packages --py-files PY_FILES 要放置的.zip、.egg或.py文件的逗号分隔列表 在pythonpath for python应用程序上。 --files FILES 要放置在工作中的文件的逗号分隔列表每个执行者的目录。 这些文件的文件路径可以通过sparkfiles.get（文件名）访问in执行器 --conf PROP=VALUE 任意Spark配置属性 --properties-file FILE 要从中加载额外属性的文件的路径。 如果没有指定后，将查找conf/spark-defaults.conf。 --driver-memory MEM 驱动程序内存（例如1000M、2G）（默认值：1024M） --driver-java-options 额外的Java选项传递给驱动程序。 --driver-library-path 要传递给驱动程序的额外库路径项 --driver-class-path 要传递给驱动程序的额外类路径条目。注意添加的jar 自动包含在 --jar 类路径 --executor-memory MEM 每个执行器的内存（例如1000M、2G）（默认值：1G） --proxy-user NAME 提交应用程序时要模拟的用户。 此参数不适用于--principal/--keytab。 --help, -h 显示此帮助消息并退出 --verbose, -v 打印其他调试输出。 --version, 打印当前spark的版本 Cluster deploy mode only: --driver-cores NUM 驱动程序仅在群集模式下使用的核心数(默认值: 1) Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only: --supervise 如果给定，则在出现故障时重新启动驱动程序 --kill SUBMISSION_ID 如果给定，则杀死指定的驱动程序。 --status SUBMISSION_ID 如果给定，则请求指定的驱动程序的状态。 Spark standalone and Mesos only: --total-executor-cores NUM 所有执行器的核心总数。 Spark standalone and YARN only: --executor-cores NUM 每个executor 占用的cores核心数 (默认值: 1 在 YARN 模式,或者 工作机上所有可用的核心处于 standalone 模式) YARN-only: --queue QUEUE_NAME 要提交到的YARN队列(默认值: "default") --num-executors NUM 要启动的executors数 (默认值: 2)。如果启用了动态分配，则executors至少为num。 --archives ARCHIVES 以逗号分隔的要提取到每个执行者的工作目录。 --principal PRINCIPAL 用于登录到kdc的主体, 在HDFS上安全运行 --keytab KEYTAB 包含键选项卡的文件的完整路径上面指定的主体。 此密钥选项卡将复制到通过安全的分布式缓存，用于更新登录票证tickets 和 定期委派令牌tokens