Hive on Spark调优

之前在Hive on SparkTPCx-BB测试时,100g的数据量要跑十几个小时,一看CPU和内存的监控,发现 POWER_TEST阶段(依次执行30个查询)CPU只用了百分之十几,也就是没有把整个集群的性能利用起来,导致跑得很慢。因此,如何调整参数,使整个集群发挥最大性能显得尤为重要。

Spark作业运行原理

spark-base-mech.jpg

详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standalone集群,也可以是其他的资源管理集群,美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群)申请运行Spark作业需要使用的资源,这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数,在各个工作节点上,启动一定数量的Executor进程,每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。

Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子(比如reduceByKey、join等),那么就会在该算子处,划分出一个stage界限来。可以大致理解为,shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage,shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候,它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点,去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key,然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作(比如reduceByKey()算子接收的函数)。这个过程就是shuffle。

task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task,都是以每个task一条线程的方式,多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足,而且分配到的task数量比较合理,那么通常来说,可以比较快速和高效地执行完这些task线程。

以上就是Spark作业的基本运行原理的说明,大家可以结合上图来理解。理解作业基本原理,是我们进行资源参数调优的基本前提。

参数调优

了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分。

num-executors/spark.executor.instances

  • 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-memory/spark.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,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。

executor-cores/spark.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。

driver-memory

  • 参数说明:该参数用于设置Driver进程的内存。
  • 参数调优建议:Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是,如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理,那么必须确保Driver的内存足够大,否则会出现OOM内存溢出的问题。

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。

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。

调优过程

数据量:10g

屏幕快照 2016-09-29 上午10.39.00.png

可以看出:

  • 随着每个executor占用的CPU core数增加,q04查询的时间显著下降,q03也下降,但幅度没那么大。

本次调优只设置了spark.executor.memoryspark.executor.cores两个参数,没有涉及到spark.executor.instances参数,而默认的spark.executor.instances为2,也就是每个作业只用到2个executor,因此还没将性能发挥到最佳。

接下来采用100g的数据量,并且增加spark.executor.instances参数的设置。

数据量:100g

屏幕快照 2016-09-29 上午10.51.55.png

可以看出:

  • 调优前后查询时间有了很大的飞跃;
  • 增加spark.executor.instances设置项指定每个作业占用的executor个数后性能又有很大提升(通过监控我们发现此时CPU利用率平均有好几十,甚至可以高到百分之九十几);
  • 至此,我们终于将整个集群性能充分发挥出来,达到目的。

最后一列配置项是根据美团技术团队博客的建议设置的,可以看出性能相比我们之前自己的设置还是有一定提升的,至少该博客里建议的设置是比较通用的,因此之后我们都采取最后一列的设置来跑TPCx-BB测试。

最后来张大图展示调优前和调优后跑100g数据的对比:

调优前后100g.jpg.png

可以看出:

  • 绝大多数查询调优前后查询时间有了极大的飞跃;
  • 但是像q01/q04/q14…这几个查询,可能因为查询涉及到的表比较小,调优前时间就很短,因此调优后也看不出很多差别,如果想看到大的差别,可能需要提高数据量,比如1T,3T;
  • q10和q18调优前后时间都较长,而且调优后性能没有提升,需要再深入探索下是什么原因。

最后,用调优后的集群,分别跑10g、30g、100g的数据,结果如下:

10g、30g、100g.jpg.png

可以看出:

  • 随着数据量增大,很多查询时间并没有明显增加,可能是因为集群性能太强,而且数据量还不够大,可以增大数据量继续观察
  • 对于q10、q18和q30,随着数据量增大,时间明显增大,需再深入分析

参考文献

http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
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