通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步骤——性能监控和参数调整，本文主要分享的也是这两方面内容。
性能监控工具
【Spark监控工具】
Spark提供了一些基本的Web监控页面，对于日常监控十分有用。
1. Application Web UI
http://master:4040（默认端口是4040，可以通过spark.ui.port修改）可获得这些信息：（1）stages和tasks调度情况；（2）RDD大小及内存使用；（3）系统环境信息；（4）正在执行的executor信息。
2. history server
当Spark应用退出后，仍可以获得历史Spark应用的stages和tasks执行信息，便于分析程序不明原因挂掉的情况。配置方法如下：
（1）$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.retainedApplications=50
Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop000:8020/directory"
说明：spark.history.retainedApplica-tions仅显示最近50个应用spark.history.fs.logDirectory：Spark History Server页面只展示该路径下的信息。
（2）$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop000:8020/directory #应用在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下
3. spark.eventLog.compress true
（1）HistoryServer启动
$SPARK_HOMR/bin/start-histrory-server.sh
（2）HistoryServer停止
$SPARK_HOMR/bin/stop-histrory-server.sh
4. ganglia
通过配置ganglia，可以分析集群的使用状况和资源瓶颈，但是默认情况下ganglia是未被打包的，需要在mvn编译时添加-Pspark-ganglia-lgpl，并修改配置文件$SPARK_HOME/conf/metrics.properties。
5. Executor logs
Standalone模式：$SPARK_HOME/logs
YARN模式：在yarn-site.xml文件中配置了YARN日志的存放位置：yarn.nodemanager.log-dirs，或使用命令获取yarn logs -applicationId。
【其他监控工具】
1. Nmon（http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-analyze_aix/）
Nmon 输入：c：CPU n：网络 m：内存 d：磁盘
2. Jmeter（http://jmeter. apache.org/）
通常使用Jmeter做系统性能参数的实时展示，JMeter的安装非常简单，从官方网站上下载，解压之后即可使用。运行命令在%JMETER_HOME%/bin下，对于 Windows 用户，直接使用jmeter.bat。
启动jmeter：创建测试计划，设置线程组设置循环次数。
添加监听器：jp@gc - PerfMon Metrics Collector。
设置监听器：监听主机端口及监听内容，例如CPU。
启动监听：可以实时获得节点的CPU状态信息，从图4可看出CPU已出现瓶颈。
3. Jprofiler（http://www.ej-technologies.com/products/jprofiler/overview.html）
JProfiler是一个全功能的Java剖析工具（profiler），专用于分析J2SE和J2EE应用程式。它把CPU、线程和内存的剖析组合在一个强大的应用中。JProfiler的GUI可以更方便地找到性能瓶颈、抓住内存泄漏（memory leaks），并解决多线程的问题。例如分析哪个对象占用的内存比较多；哪个方法占用较大的CPU资源等；我们通常使用Jprofiler来监控Spark应用在local模式下运行时的性能瓶颈和内存泄漏情况。
上述几个工具可以直接通过提供的链接了解详细的使用方法。
Spark调优
【Spark集群并行度】
在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源，Standalone和YARN方式资源的调度管理是不同的。
在Standalone模式下:
1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY；
2. 每个节点的最大并发task数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_CORES。
在YARN模式下：
1. 集群task并行度：SPARK_ EXECUTOR_INSTANCES* SPARK_EXECUTOR_CORES；
2. 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)。
重点强调：Spark对Executor和Driver额外添加堆内存大小，Executor端：由spark.yarn.executor.memoryOverhead设置，默认值executorMemory * 0.07与384的最大值。Driver端：由spark.yarn.driver.memoryOverhead设置，默认值driverMemory * 0.07与384的最大值。
通过调整上述参数，可以提高集群并行度，让系统同时执行的任务更多，那么对于相同的任务，并行度高了，可以减少轮询次数。举例说明：如果一个stage有100task，并行度为50，那么执行完这次任务，需要轮询两次才能完成，如果并行度为100，那么一次就可以了。
但是在资源相同的情况，并行度高了，相应的Executor内存就会减少，所以需要根据实际实况协调内存和core。此外，Spark能够非常有效的支持短时间任务（例如：200ms），因为会对所有的任务复用JVM，这样能减小任务启动的消耗，Standalone模式下，core可以允许1-2倍于物理core的数量进行超配。
【Spark任务数量调整】
Spark的任务数由stage中的起始的所有RDD的partition之和数量决定，所以需要了解每个RDD的partition的计算方法。以Spark应用从HDFS读取数据为例，HadoopRDD的partition切分方法完全继承于MapReduce中的FileInputFormat，具体的partition数量由HDFS的块大小、mapred.min.split.size的大小、文件的压缩方式等多个因素决定，详情需要参见FileInputFormat的代码。
【Spark内存调优】
内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存，访问对象的消耗以及垃圾回收所占用的开销。
1. 对象所占内存，优化数据结构
Spark 默认使用Java序列化对象，虽然Java对象的访问速度更快，但其占用的空间通常比其内部的属性数据大2-5倍。为了减少内存的使用，减少Java序列化后的额外开销，下面列举一些Spark官网（http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#tuning-data-structures）提供的方法。
（1）使用对象数组以及原始类型（primitive type）数组以替代Java或者Scala集合类（collection class)。fastutil 库为原始数据类型提供了非常方便的集合类，且兼容Java标准类库。
（2）尽可能地避免采用含有指针的嵌套数据结构来保存小对象。
（3）考虑采用数字ID或者枚举类型以便替代String类型的主键。
（4）如果内存少于32GB，设置JVM参数-XX:+UseCom-pressedOops以便将8字节指针修改成4字节。与此同时，在Java 7或者更高版本，设置JVM参数-XX:+UseC-----ompressedStrings以便采用8比特来编码每一个ASCII字符。
2. 内存回收
（1）获取内存统计信息：优化内存前需要了解集群的内存回收频率、内存回收耗费时间等信息，可以在spark-env.sh中设置SPARK_JAVA_OPTS=“-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps $ SPARK_JAVA_OPTS”来获取每一次内存回收的信息。
（2）优化缓存大小：默认情况Spark采用运行内存（spark.executor.memory）的60%来进行RDD缓存。这表明在任务执行期间，有40%的内存可以用来进行对象创建。如果任务运行速度变慢且JVM频繁进行内存回收，或者内存空间不足，那么降低缓存大小设置可以减少内存消耗，可以降低spark.storage.memoryFraction的大小。
3. 频繁GC或者OOM
针对这种情况，首先要确定现象是发生在Driver端还是在Executor端，然后在分别处理。
Driver端：通常由于计算过大的结果集被回收到Driver端导致，需要调大Driver端的内存解决，或者进一步减少结果集的数量。
Executor端：
（1）以外部数据作为输入的Stage：这类Stage中出现GC通常是因为在Map侧进行map-side-combine时，由于group过多引起的。解决方法可以增加partition的数量（即task的数量）来减少每个task要处理的数据，来减少GC的可能性。
（2）以shuffle作为输入的Stage：这类Stage中出现GC的通常原因也是和shuffle有关，常见原因是某一个或多个group的数据过多，也就是所谓的数据倾斜，最简单的办法就是增加shuffle的task数量，比如在SparkSQL中设置SET spark.sql.shuffle.partitions=400，如果调大shuffle的task无法解决问题，说明你的数据倾斜很严重，某一个group的数据远远大于其他的group，需要你在业务逻辑上进行调整，预先针对较大的group做单独处理。
【修改序列化】
使用Kryo序列化，因为Kryo序列化结果比Java标准序列化更小，更快速。具体方法：spark-default.conf 里设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 。
参考官方文档（http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#summary）：对于大多数程序而言，采用Kryo框架以及序列化能够解决性能相关的大部分问题。
【Spark 磁盘调优】
在集群环境下，如果数据分布不均匀，造成节点间任务分布不均匀，也会导致节点间源数据不必要的网络传输，从而大大影响系统性能，那么对于磁盘调优最好先将数据资源分布均匀。除此之外，还可以对源数据做一定的处理：
1. 在内存允许范围内，将频繁访问的文件或数据置于内存中；
2. 如果磁盘充裕，可以适当增加源数据在HDFS上的备份数以减少网络传输；
3. Spark支持多种文件格式及压缩方式，根据不同的应用环境进行合理的选择。如果每次计算只需要其中的某几列，可以使用列式文件格式，以减少磁盘I/O，常用的列式有parquet、rcfile。如果文件过大，将原文件压缩可以减少磁盘I/O，例如：gzip、snappy、lzo。
【其他】
广播变量（broadcast）
当task中需要访问一个Driver端较大的数据时，可以通过使用SparkContext的广播变量来减小每一个任务的大小以及在集群中启动作业的消耗。参考官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#broadcasting-large-variables。
开启推测机制
推测机制后，如果集群中，某一台机器的几个task特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，最后Spark会选取最快的作为最终结果。
在spark-default.conf 中添加：spark.speculation true
推测机制与以下几个参数有关：
1. spark.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；
2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；
3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测。
总结
Spark系统的性能调优是一个很复杂的过程，需要对Spark以及Hadoop有足够的知识储备。从业务应用平台（Spark）、存储（HDFS）、操作系统、硬件等多个层面都会对性能产生很大的影响。借助于多种性能监控工具，我们可以很好地了解系统的性能表现，并根据上面介绍的经验进行调整。
作者简介：田毅，亚信科技大数据平台部门研发经理，Spark Contributor，北京Spark Meetup发起人，主要关注SparkSQL与Spark Streaming。
本文选自程序员电子版2015年3月A刊，该期更多文章请查看这里。2000年创刊至今所有文章目录请查看程序员封面秀。欢迎订阅程序员电子版（含iPad版、Android版、PDF版）。
