spark的UI界面及调优

小灰灰 2022-03-10 14:52 502阅读 0赞

# [\[看图说话\] 基于Spark UI性能优化与调试——初级篇][_Spark UI] #

> Spark有几种部署的模式，单机版、集群版等等，平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便，只能通过Log的形式进行数据分析，利用spark ui做性能调整和优化。

那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析，因为本人的经验也不是很丰富，所以只能作为一个入门的介绍。

大体上会按照下面的思路进行讲解：

*  怎么访问Spark UI
 *  SparkUI能看到什么东西？job,stage,storage,environment,excutors
 *  调优的一些经验总结

## Spark UI入口 ##

如果是单机版本，在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口：

17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
    17/02/26 13:55:49 INFO Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040.
    17/02/26 13:55:49 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://192.168.1.104:4040
    17/02/26 13:55:49 INFO Executor: Starting executor ID driver on host localhost

单机调试的时候，可以直接登陆：[http://192.168.1.104:4040][http_192.168.1.104_4040]

如果是集群模式，可以通过Spark日志服务器xxxxx:18088者yarn的UI进入到应用xxxx:8088,进入相应的Spark UI界面。

## 主页介绍 ##

![449064-20170226170027898-1091918691.png][]

上面就是Spark的UI主页，首先进来能看到的是Spark当前应用的job页面，在上面的导航栏：

*  1 代表job页面，在里面可以看到当前应用分析出来的所有任务，以及所有的excutors中action的执行时间。
 *  2 代表stage页面，在里面可以看到应用的所有stage，stage是按照宽依赖来区分的，因此粒度上要比job更细一些
 *  3 代表storage页面，我们所做的cache persist等操作，都会在这里看到，可以看出来应用目前使用了多少缓存
 *  4 代表environment页面，里面展示了当前spark所依赖的环境，比如jdk,lib等等
 *  5 代表executors页面，这里可以看到执行者申请使用的内存以及shuffle中input和output等数据
 *  6 这是应用的名字，代码中如果使用setAppName，就会显示在这里
 *  7 是job的主页面。

## 模块讲解 ##

下面挨个介绍一下各个页面的使用方法和实践，为了方便分析，我这里直接使用了分布式计算里面最经典的helloworld程序——WordCount,这个程序用于统计某一段文本中一个单词出现的次数。原始的文本如下:

for the shadow of lost knowledge at least protects you from many illusions

上面这句话是有一次逛知乎，一个标题为 读那么多书，最后也没记住多少，还为什么读书？其中有一个回复，引用了上面的话，也是我最喜欢的一句。意思是：“知识，哪怕是知识的幻影，也会成为你的铠甲，保护你不被愚昧反噬”（来自知乎——《为什么读书？》）

程序代码如下：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            SparkConf sparkConf = new SparkConf();
            sparkConf.setMaster("local[2]");
            sparkConf.setAppName("test-for-spark-ui");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
    
            //知识，哪怕是知识的幻影，也会成为你的铠甲，保护你不被愚昧反噬。
            JavaPairRDD<String,Integer> counts = sc.textFile( "C:\\Users\\xinghailong\\Desktop\\你为什么要读书.txt" )
                    .flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator())
                    .mapToPair(s -> new Tuple2<String,Integer>(s,1))
                    .reduceByKey((x,y) -> x+y);
    
            counts.cache();
            List<Tuple2<String,Integer>> result = counts.collect();
            for(Tuple2<String,Integer> t2 : result){
                System.out.println(t2._1+" : "+t2._2);
            }
            sc.stop();
    }

这个程序首先创建了SparkContext，然后读取文件，先使用\` \`进行切分，再把每个单词转换成二元组，再根据key进行累加，最后输出打印。为了测试storage的使用，我这对计算的结果添加了缓存。

job页面

![449064-20170226171404835-2039460271.png][]

主页可以分为两部分，一部分是`event timeline`，另一部分是进行中和完成的job任务。

![449064-20170226171633460-1598761405.png][]

第一部分`event timeline`展开后，可以看到executor创建的时间点，以及某个action触发的算子任务，执行的时间。通过这个时间图，可以快速的发现应用的执行瓶颈，触发了多少个action。

第二部分的图表，显示了触发action的job名字，它通常是某个count,collect等操作。有spark基础的人都应该知道，在spark中rdd的计算分为两类，一类是transform转换操作，一类是action操作，只有action操作才会触发真正的rdd计算。具体的有哪些action可以触发计算，可以参考api。`collect at test2.java:27`描述了action的名字和所在的行号，这里的行号是精准匹配到代码的，所以通过它可以直接定位到任务所属的代码，这在调试分析的时候是非常有帮助的。`Duration`显示了该action的耗时，通过它也可以对代码进行专门的优化。最后的进度条，显示了该任务失败和成功的次数，如果有失败的就需要引起注意，因为这种情况在生产环境可能会更普遍更严重。点击能进入该action具体的分析页面，可以看到DAG图等详细信息。

stage页面

在Spark中job是根据action操作来区分的，另外任务还有一个级别是stage，它是根据宽窄依赖来区分的。  
![449064-20170226172446741-1495879866.png][]

窄依赖是指前一个rdd计算能出一个唯一的rdd，比如map或者filter等；宽依赖则是指多个rdd生成一个或者多个rdd的操作，比如groupbykey reducebykey等，这种宽依赖通常会进行shuffle。

因此Spark会根据宽窄依赖区分stage，某个stage作为专门的计算，计算完成后，会等待其他的executor，然后再统一进行计算。

![449064-20170226172702320-1410497338.png][]

stage页面的使用基本上跟job类似，不过多了一个DAG图。这个DAG图也叫作血统图，标记了每个rdd从创建到应用的一个流程图，也是我们进行分析和调优很重要的内容。比如上面的wordcount程序，就会触发acton，然后生成一段DAG图：

![449064-20170226172929538-976505653.png][]

从这个图可以看出，wordcount会生成两个dag，一个是从读数据到切分到生成二元组，第二个进行了reducebykey，产生shuffle。

点击进去还可以看到详细的DAG图，鼠标移到上面，可以看到一些简要的信息。  
![449064-20170226173044866-943573821.png][]

storage页面

![449064-20170226173207460-2076318521.png][]

storage页面能看出目前使用的缓存，点击进去可以看到具体在每个机器上，使用的block的情况。

![449064-20170226173233882-1206446834.png][]

## environment页面 ##

这个页面一般不太用，因为环境基本上不会有太多差异的，不用时刻关注它。

![449064-20170226173313991-1513942522.png][]

excutors页面

![449064-20170226173326226-1119350305.png][]

这个页面比较常用了，一方面通过它可以看出来每个excutor是否发生了数据倾斜，另一方面可以具体分析目前的应用是否产生了大量的shuffle，是否可以通过数据的本地性或者减小数据的传输来减少shuffle的数据量。

## 调优的经验总结 ##

1 输出信息

在Spark应用里面可以直接使用System.out.println把信息输出出来，系统会直接拦截out输出到spark的日志。像我们使用的yarn作为资源管理系统，在yarn的日志中就可以直接看到这些输出信息了。这在数据量很大的时候，做一些show()（默认显示20），count() 或者 take(10)的时候会很方便。

2 内存不够

当任务失败，收到sparkContext shutdown的信息时，基本都是执行者的内存不够。这个时候，一方面可以调大--excutor-memory参数，另一方面还是得回去看看程序。如果受限于系统的硬件条件，无法加大内存，可以采用局部调试法，检查是在哪里出现的内存问题。比如，你的程序分成几个步骤，一步一步的打包运行，最后检查出现问题的点就可以了。

3 ThreadPool

线程池不够，这个是因为--excutor-core给的太少了，出现线程池不够用的情况。这个时候就需要调整参数的配置了。

4 physical memory不够

![449064-20170226174052663-464310339.png][]

这种问题一般是driver memory不够导致的，driver memory通常存储了以一些调度方面的信息，这种情况很有可能是你的调度过于复杂，或者是内部死循环导致。

5 合理利用缓存

在Spark的计算中，不太建议直接使用cache，万一cache的量很大，可能导致内存溢出。可以采用persist的方式，指定缓存的级别为MEMORY\_AND\_DISK,这样在内存不够的时候，可以把数据缓存到磁盘上。另外，要合理的设计代码，恰当地使用广播和缓存，广播的数据量太大会对传输带来压力，缓存过多未及时释放，也会导致内存占用。一般来说，你的代码在需要重复使用某一个rdd的时候，才需要考虑进行缓存，并且在不使用的时候，要及时unpersist释放。

6 尽量避免shuffle

这个点，在优化的过程中是很重要的。比如你需要把两个rdd按照某个key进行groupby，然后在进行leftouterjoin，这个时候一定要考虑大小表的问题。如果把大表关联到小表，那么性能很可能会很惨。而只需要简单的调换一下位置，性能就可能提升好几倍。

## 写在最后 ##

大数据计算总是充满了各种神奇的色彩，节点之间的分布式，单节点内多线程的并行化，只有多去了解一些原理性的东西，才能用好这些工具。

最后还是献上最喜欢的那句话——`知识，哪怕是知识的幻影，也会成为你的铠甲，保护你不被愚昧反噬。`

## 参考 ##

*  [Understanding your Apache Spark Application Through Visualization][]
 *  《Spark大数据处理》—— 这本书我看第一遍的时候给了个差评，但是经过一段时间的应用实践后，我发现，这本书要比《Spark快速大数据分析》搞一个档次，所以在这里再次推荐一下。

[_Spark UI]: https://www.cnblogs.com/xing901022/p/6445254.html
[http_192.168.1.104_4040]: http://192.168.1.104:4040/
[449064-20170226170027898-1091918691.png]: /images/20220310/78e17aef0bf0471ab619b3b888fa902f.png
[449064-20170226171404835-2039460271.png]: /images/20220310/62bf10d0363e409ab2114f2be440cb1b.png
[449064-20170226171633460-1598761405.png]: /images/20220310/ab96ff357cc84dc3a8614d9e7f6fff99.png
[449064-20170226172446741-1495879866.png]: /images/20220310/db0ee3f988dc4174b16fae1b2302ac16.png
[449064-20170226172702320-1410497338.png]: /images/20220310/9990f24b4ba440a4942a47dba2f41520.png
[449064-20170226172929538-976505653.png]: /images/20220310/6245f135577745d0a54deb721d8355d0.png
[449064-20170226173044866-943573821.png]: /images/20220310/d5458dd256b448f5bf83d610605a4d2b.png
[449064-20170226173207460-2076318521.png]: /images/20220310/148c9a26d0dd44b9aa588c2ddc760d8d.png
[449064-20170226173233882-1206446834.png]: /images/20220310/f60cfcb961104b9cbc84f8ae6bbb4229.png
[449064-20170226173313991-1513942522.png]: /images/20220310/cceaec90cfd944d5af77c5791188b384.png
[449064-20170226173326226-1119350305.png]: /images/20220310/79cccbfb2bae49c9a0da658131b3174a.png
[449064-20170226174052663-464310339.png]: /images/20220310/545f606fd1004912a1aae86c6aecff30.png
[Understanding your Apache Spark Application Through Visualization]: https://databricks.com/blog/2015/06/22/understanding-your-spark-application-through-visualization.html