spark做業提交參數設置(轉)

來源：https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html

摘要

　　1.num-executors

　　2.executor-memory

　　3.executor-cores

　　4.driver-memory

　　5.spark.default.parallelism

　　6.spark.storage.memoryFraction

　　7.spark.shuffle.memoryFraction

　　8.total-executor-cores

　　9.資源參數參考示例

內容

1.num-executors

• 參數說明：該參數用於設置Spark做業總共要用多少個Executor進程來執行。Driver在向YARN集羣管理器申請資源時，YARN集羣管理器會盡量按照你的設置來在集羣的各個工做節點上，啓動相應數量的Executor進程。這個參數很是之重要，若是不設置的話，默認只會給你啓動少許的Executor進程，此時你的Spark做業的運行速度是很是慢的。
• 參數調優建議：每一個Spark做業的運行通常設置50~100個左右的Executor進程比較合適，設置太少或太多的Executor進程都很差。設置的太少，沒法充分利用集羣資源；設置的太多的話，大部分隊列可能沒法給予充分的資源。

2.executor-memory

• 參數說明：該參數用於設置每一個Executor進程的內存。Executor內存的大小，不少時候直接決定了Spark做業的性能，並且跟常見的JVM OOM異常，也有直接的關聯。
• 參數調優建議：每一個Executor進程的內存設置4G~8G較爲合適。可是這只是一個參考值，具體的設置仍是得根據不一樣部門的資源隊列來定。能夠看看本身團隊的資源隊列的最大內存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊列的最大內存量的。此外，若是你是跟團隊裏其餘人共享這個資源隊列，那麼申請的內存量最好不要超過資源隊列最大總內存的1/3~1/2，避免你本身的Spark做業佔用了隊列全部的資源，致使別的同窗的做業沒法運行。

3.executor-cores

• 參數說明：該參數用於設置每一個Executor進程的CPU core數量。這個參數決定了每一個Executor進程並行執行task線程的能力。由於每一個CPU core同一時間只能執行一個task線程，所以每一個Executor進程的CPU core數量越多，越可以快速地執行完分配給本身的全部task線程。
• 參數調優建議：Executor的CPU core數量設置爲2~4個較爲合適。一樣得根據不一樣部門的資源隊列來定，能夠看看本身的資源隊列的最大CPU core限制是多少，再依據設置的Executor數量，來決定每一個Executor進程能夠分配到幾個CPU core。一樣建議，若是是跟他人共享這個隊列，那麼num-executors * executor-cores不要超過隊列總CPU core的1/3~1/2左右比較合適，也是避免影響其餘同窗的做業運行。

4.driver-memory

• 參數說明：該參數用於設置Driver進程的內存。
• 參數調優建議：Driver的內存一般來講不設置，或者設置1G左右應該就夠了。惟一須要注意的一點是，若是須要使用collect算子將RDD的數據所有拉取到Driver上進行處理，那麼必須確保Driver的內存足夠大，不然會出現OOM內存溢出的問題。

5.spark.default.parallelism

• 參數說明：該參數用於設置每一個stage的默認task數量。這個參數極爲重要，若是不設置可能會直接影響你的Spark做業性能。
• 參數調優建議：Spark做業的默認task數量爲500~1000個較爲合適。不少同窗常犯的一個錯誤就是不去設置這個參數，那麼此時就會致使Spark本身根據底層HDFS的block數量來設置task的數量，默認是一個HDFS block對應一個task。一般來講，Spark默認設置的數量是偏少的（好比就幾十個task），若是task數量偏少的話，就會致使你前面設置好的Executor的參數都前功盡棄。試想一下，不管你的Executor進程有多少個，內存和CPU有多大，可是task只有1個或者10個，那麼90%的Executor進程可能根本就沒有task執行，也就是白白浪費了資源！所以Spark官網建議的設置原則是，設置該參數爲num-executors * executor-cores的2~3倍較爲合適，好比Executor的總CPU core數量爲300個，那麼設置1000個task是能夠的，此時能夠充分地利用Spark集羣的資源。

6.spark.storage.memoryFraction

• 參數說明：該參數用於設置RDD持久化數據在Executor內存中能佔的比例，默認是0.6。也就是說，默認Executor 60%的內存，能夠用來保存持久化的RDD數據。根據你選擇的不一樣的持久化策略，若是內存不夠時，可能數據就不會持久化，或者數據會寫入磁盤。
• 參數調優建議：若是Spark做業中，有較多的RDD持久化操做，該參數的值能夠適當提升一些，保證持久化的數據可以容納在內存中。避免內存不夠緩存全部的數據，致使數據只能寫入磁盤中，下降了性能。可是若是Spark做業中的shuffle類操做比較多，而持久化操做比較少，那麼這個參數的值適當下降一些比較合適。此外，若是發現做業因爲頻繁的gc致使運行緩慢（經過spark web ui能夠觀察到做業的gc耗時），意味着task執行用戶代碼的內存不夠用，那麼一樣建議調低這個參數的值。

7.spark.shuffle.memoryFraction

• 參數說明：該參數用於設置shuffle過程當中一個task拉取到上個stage的task的輸出後，進行聚合操做時可以使用的Executor內存的比例，默認是0.2。也就是說，Executor默認只有20%的內存用來進行該操做。shuffle操做在進行聚合時，若是發現使用的內存超出了這個20%的限制，那麼多餘的數據就會溢寫到磁盤文件中去，此時就會極大地下降性能。
• 參數調優建議：若是Spark做業中的RDD持久化操做較少，shuffle操做較多時，建議下降持久化操做的內存佔比，提升shuffle操做的內存佔比比例，避免shuffle過程當中數據過多時內存不夠用，必須溢寫到磁盤上，下降了性能。此外，若是發現做業因爲頻繁的gc致使運行緩慢，意味着task執行用戶代碼的內存不夠用，那麼一樣建議調低這個參數的值。

8.total-executor-cores

• 參數說明：Total cores for all executors.

9.資源參數參考示例

如下是一份spark-submit命令的示例：

./bin/spark-submit \
  --master spark://192.168.1.1:7077 \
  --num-executors 100 \
  --executor-memory 6G \
  --executor-cores 4 \　--total-executor-cores 400 \ ##standalone default all cores 
  --driver-memory 1G \
  --conf spark.default.parallelism=1000 \
  --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
  --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \