背景
Apache Spark作为为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，借助Spark Sql、Spark Streaming等模块能力，提供给租户快捷方便地处理大规模数据的能力，在生产环境中得到了广泛的应用。但即便如此，由于租户需要处理的业务众多，数据量庞大，集群环境复杂等情况，spark任务在处理数据时依然会遇到各种各样的性能问题。所以作为一线的运维和技术支撑人员，需要掌握一些常规的spark作业原理以及性能调优方式，以此解决大部分spark作业性能问题。
基本概念
首先作为一线运维和支撑人员，需要了解spark作业的基本概念，这样在后续排查作业状态信息时，无论是日志的排查，还是spark ui界面的信息都可以做到有的放矢。
如上图所示，列出了一些spark任务类型相关的基本概念。
1、集群管理器：spark应用程序在集群中作为独立的进程运行，spark支持在standalone、yarn、kubernetes、Mesos这几种集群管理器，这些管理器在应用程序之间分配资源。
2、组件：spark是master-worker架构，master节点运行driver进程，负责管理worker节点。我们从master节点提交应用。Worker节点运行executor进程，与driver进程通信。driver进程作为程序的入口，负责向集群申请资源，负责作业的解析，调度，同时监控executor的状态，通过UI展示执行情况。executor进程，负责执行spark作业的具体任务（task），并且将执行结果返回给driver。
3、执行单元：task是spark作业的最小执行单元，executor每个核在同一时间只能处理一个task。
4、部署方式：根据spark作业提交的方式，部署方式可以分为client模式和cluster模式。以集群管理器为YARN时为例：
client模式：驱动程序【即driver进程】在客户端【即提交应用的master节点】运行，只向yarn申请资源，获得资源后executor进程分配到集群上运行。
cluster模式：驱动程序【即driver进程】在集群上的某个节点运行，后续向yarn申请资源后，executor进程分配到集群上运行。
优化1：client模式和driver模式的区别在于，client模式下driver进程运行在本地集群上，cluster模式下driver进程运行在集群的某个节点上【该节点由yarn调度，可以在yarn ui中查看】。因此，client模式会导致本地机器负载压力增大、网络流量增大，且出现故障的情况较大，而cluster模式可以避免这种情况，一般建议优先使用cluster模式提交作业，client模式可用于测试。
作业原理
在熟悉的基本概念后，就需要对spark作业的原理有个全面的认识，如上图所示。spark作业作为计算资源敏感型的任务，其作业运行过程对资源都有着严格的规定和设置。在实际业务运行过程中，资源使用的合理性对性能的影响非常关键。以下内容在描述spark作业运行原理时，以YARN为集群管理器为例。
1、使用spark-submit命令行提交一个spark作业后，作业会启动一个driver进程，该进程会占用一定数量的内存的CPU core。
2、driver进程会向YARN集群管理器申请资源，该资源用于运行executor进程。YARN集群管理器会根据spark作业设置的资源参数，在集群管理器管理下的工作节点上，启动指定数量的executor进程，此时每个executor进程都占用指定数量的内存和CPU core。
3、申请到资源后，driver进程开始调度和执行作业代码。一般会将spark作业分为多个stage，每个stage执行部分可并行执行的代码逻辑，即每个stage会生成多个task，这些task作为最小执行单元，被分配到每个executor进程中执行。一个stage执行完，中间结果会进入下一个stage，直到所有的stage的task都执行结束，得到最终的结果。
在这里涉及到几个重要概念：
1、stage：阶段，每个作业以shuffle为边界划分出不同的阶段，即为stage，构成一组task。
2、shuffle：字面意思是混洗，是我们在代码层面执行了某个shuffle算子（如reduceByKey、join等），算子前后划分出不同的stage。这些stage各包含一部分作业代码的逻辑，后面的stage从之前的stage执行的节点拉取数据进行聚合等操作，这个过程就是shuffle。
3、持久化：spark支持在作业中执行cache/persist等持久化操作，将中间结果保存在executor进程的内存或者所在节点磁盘上。
优化2：从上面的作业原理上看，spark作业的shuffle过程是最消耗性能的地方，它会带来大量的磁盘文件读写的IO操作，以及数据的网络传输。一般建议在编写代码中尽量避免使用shuffle类算子。
资源调优
spark作业的性能好坏归根到底是看所有task执行结束所需要的时间，task在executor进程中执行，所以需要着重控制executor的资源。
从上述spark的作业原理可以看出，executor的内存主要分为三个使用部分：
1、业务代码：task执行业务代码使用的内存。
2、shuffle过程：task通过shuffle过程拉取上一个stage中task生成的数据，进行聚合等操作时使用的内存。
3、持久化：RDD数据持久化时使用的内存。
executor的CPU core数量与task的执行速度有直接的关系。一个CPU core同时只能执行一个task，每个executor进程占有若干个CPU core，分配到executor进程的多个task，可以同时并发执行。
基于上述情况，为我们对spark作业进行常规的参数调优提供了方向和依据。
以YARN为集群管理器为例，我们对spark作业的资源进行配置调优，具体的过程如下：
首先我们需要对拥有的资源有个整体的评估，在YARN UI页面上查看当前队列拥有的总内存数和总的CPU core数量，这是我们资源调优的上限，必须关注，在租户共用队列资源时尤其需要注意，避免作业的相互影响。
接下来对几个重点参数进行调优：
num-executors：整体spark作业使用的executor进程数量。
优化3：executor进程是实际执行业务逻辑的进程，占用固定数量的内存和CPU core。这里的num-executors是总进程数，在大数据作业时，如果设置少量的executor进程，spark作业会执行的非常慢。设置少或者多，没有绝对的标准，这个需要和下面具体每个executor进程设置的内存量和CPU core数量进行关联评估，标准则是不能超过总的内存数和总CPU core数量。在不设置的情况下，默认只启动少量的executor，一般建议设置50-100个。
executor-memory：每个executor进程的内存大小。
优化4：executor的内存直接影响spark作业的性能，跟常见的JVM OOM异常有关。需要关注的是，在设置的时候需要和num-executors一同评估，num-executors 乘以 executor-memory的结果【即spark作业申请到的总内存量】不能大于队列的总资源量。同时若存在和其他租户共享队列的情况，一般建议不要超过队列总内存的1/2。
executor-cores：每个executor进程的CPU core数量。
优化5：executor进程的CPU core数量决定着executor并行执行task线程的能力。每个CPU core同一时间只能执行一个task线程。 每个executor进程的CPU core数量越多，越能快速执行完分配给自己的所有task进程，需要注意的是，在设置的时候也需要和num-executors一同评估，num-executors 乘以 executor-cores的结果【即spark作业申请到的总CPU core数量】不能大于队列的总CPU core数量。同时若存在和其他租户共享队列的情况，一般建议不要超过队列总CPU core数量的1/3。
spark.default.parallelism：每个stage的默认task数量。
优化6：该参数非常重要，很多时候会被忽略掉，如果不设置，按照默认的spark设置，task的数量会非常的少，这会导致上面设置的executor进程没有task执行，或者executor进程中有空闲的CPU core，从而浪费了资源。因此spark官网建议这个参数一般设置为num-executors 乘以 executor-cores的2-3倍，这样才能充分利用spark作业的资源。
spark.storage.memoryFraction【持久化操作】：设置RDD持久化数据在executor内存种能占的比例，默认0.6，即可以使用executor进程 60%的内存来持久化。
优化7：调整的依据主要分为以下几种情况：
调大比例的情况：
1、有较多的RDD持久化操作
调小比例的情况：
1、shuffle类操作比较多，持久化操作较少。
2、频繁的gc【spark web ui 可以观察作业的gc耗时】说明task执行用户代码的内存不够用，这时需要调小。
建议按照上述情况具体分析，从而调整该参数比例。
spark.shuffle.memoryFraction【shuffle操作】：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，即Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。
优化点8：调整的依据主要分为以下几种情况：
调大比例的情况：
1、RDD持久化操作较少，shuffle操作较多
调小比例的情况：
1、频繁的gc【spark web ui 可以观察作业的gc耗时】说明task执行用户代码的内存不够用，这时需要调小。
总结：
1、首先查看当前队列拥有的总资源量【总内存量，总CPU core数量，可在hadoop yarn页面上查看】
2、设置num-executors在50-100之间。
3、设置executor-memory，2-8G 【总内存量不得超过队列的总内存量】
4、设置executor-cores，2-4个【总核数不得超过队列的总核数】
5、按照executor总核数【num-executors * executor-cores】的2-3倍来设置spark.default.parallelism【必须设置，容易忽略】
6、在重shuffle操作的场景下关注spark.shuffle.memoryFraction的比例设置。
7、在涉及持久化操作多的场景下关注spark.storage.memoryFraction的比例设置。
生产环境实践
场景：租户有20亿数据，整个spark作业中主要涉及一个shuffle操作然后数据入库。一直出现shuffle报错的情况，如下图所示：
同时执行的时间非常长，如下图所示：
针对这种情况，我们首先从提交任务的命令开始分析，知道几个重点，如下图所示，
第一点，作业开启了动态资源调度。
第二点，如上图所示，设置了持久化和shuffle操作的内存占比。
然后我们根据spark ui查看了若干个task执行节点的负载，发现节点的负载非常高，如下图所示，
同时发现很多executor进程都被调度到了同一个节点。
之后在和租户沟通后得知，该spark任务存在重shuffle操作，作业一直以来，shuffle操作都是性能瓶颈。这时，就准备开始调整“spark.shuffle.memoryFraction”为0.5，但是结果并没有很好的改善，shuffle过程仍然耗时严重，同时伴随着失败的情况。继续扩大比例仍没有效果。
在查看节点情况时，节点情况存在非常高的负载，并且调度到相同节点的情况较多，这时设想是否是动态调度出了问题。后面将executor进程的动态资源调度关掉，使用“资源调优”中的参数进行静态设置，控制实际的资源使用情况，结果数据出来了，并且执行时间也得到了明显的改善。
分析：spark的动态资源分配可以在空闲时释放 Executor，繁忙时申请 Executor，虽然逻辑比较简单，但是和任务调度密切相关。它可以防止小数据申请大资源，Executor 空转的情况。在集群资源紧张，有多个 Spark 应用的场景下，可以开启动态分配达到资源按需使用的效果。但是在重shuffle操作的情况下，动态资源调度会导致部分executor在某些情况下无法感知外部的资源状态，例如落盘的文件等，从而导致任务的失败。
总结
从上面的参数调优和生产环境实际问题可以清楚的了解，性能调优不是一成不变，我们不仅需要在了解spark作业原理的基础上，清楚常规的参数资源调优方式，同时我们需要分析现网的业务情况，集群节点情况等，进行综合的分析才能更好的处理问题。
同时，在某些情况下，单靠参数调优无法解决性能问题，还需要从开发代码层面去分析问题，如前文说到的shuffle算子操作的情况，还有一些诸如数据倾斜的问题，都需要从业务代码层面去解决问题，由于篇幅有限，此处不再展开，后续会带来其他相关文章。
一般情况下，业务代码以jar方式存在，无法从代码层面解决问题【租户的解释是，在其他环境上可以用，为什么在当前环境上没法用。。。】，所以在解决性能问题时，我们需要最大程度的使用资源的优势，根据实际集群情况、数据量情况，优化资源调度情况，以此改善spark作业。
参考链接
1、https://spark.incubator.apache.org/
2、https://blog.csdn.net/lucklilili/article/details/120400745
3、https://www.cnblogs.com/ganshuoos/p/13703126.html
