Spark性能优化——性能优化的重要性

￡神魔★判官ぃ 2021-09-14 04:40 665阅读 0赞

由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。

Spark性能优化，其实主要就是在于对内存的使用进行调优。因为通常情况下来说，如果你的Spark应用程序计算的数据量比较小，并且你的内存足够使用，那么只要运维可以保障网络通常，一般是不会有大的性能问题的。但是Spark应用程序的性能问题往往出现在针对大数据量（比如10亿级别）进行计算时出现，因此通常来说，Spark性能优化，主要是对内存进行性能优化。当然，除了内存调优之外，还有很多手段可以优化Spark应用程序的性能。

Spark的性能优化，主要手段包括：  
1、使用高性能序列化类库  
2、优化数据结构  
3、对多次使用的RDD进行持久化 / Checkpoint  
4、使用序列化的持久化级别  
5、Java虚拟机垃圾回收调优  
6、提高并行度  
7、广播共享数据  
8、数据本地化  
9、reduceByKey和groupByKey的合理使用  
10、Shuffle调优（核心中的核心，重中之重）  
  
实际上Spark到目前为止，在大数据业界的影响力和覆盖度，还远没有达到Hadoop的水平，——虽然说，我们之前一再强调，Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming，可以替代MapReduce、Hive查询引擎、Storm。但是事实就是，Spark还没有达到已经替代了它们的地步。  
Spark最大的优点，其实也是它目前最大的问题——基于内存的计算模型。Spark由于使用了基于内存的计算模型，因此导致了其稳定性，远远不如Hadoop。Spark的速度的确达到了hadoop的几倍、几十倍、甚至上百倍（极端情况）。但是基于内存的模型，导致它经常出现各种OOM（内存溢出）、内部异常等问题。  
举个例子，比如说用Spark改写几个复杂的MapReduce程序，虽然MapReduce很慢，但是它很稳定，至少慢慢跑，是可以跑出来数据的。但是用Spark Core很快就改写完了程序，问题是，在之后的整整半个月之内，Spark程序根本跑不起来，因为数据量太大，10亿+。导致它出现了各种各样的问题，包括OOM、文件丢失、task lost、内部异常等等各种问题。最后耗费了大量时间，最一个spark程序进行了大量的性能调优，才最终让它可以跑起来。的确，用了Spark，比MapReduce的速度快了十倍，但是付出的代价是惨痛的，花了整整一个月的时间做这个事情。

所以，我认为，Spark的基于内存的本质，就导致了上述的问题，导致了它目前还无法完全提到Hadoop中的某些技术。  
但是，纵然Spark有各种问题，其优点就是缺点，缺点也是优点——它实在是很快。优秀的Spark应用程序，性能完全可以达到MapReduce、Hive查询引擎的数倍、甚至数十倍。因此，纵使有各种担忧，Spark还是吸引着大量的人们以及公司去探索，和尝试攻克它，使用它，让它为我们所用，用它开放更棒的大数据系统。  
所以，Spark虽然有它的问题所在，但是它的优势还是让它以极快的速度，极强的劲头在行业内快速发展。