Spark shuffle调优

1:sparkconf.set("spark.shuffle.file.buffer","64K") --不建议使用，由于这么写至关于硬编码
2：在conf/spark-default.conf ---不建议使用，至关于硬编码
3：./spark-submit --conf spark.shuffle.file.buffer=64 --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96 --建议使用

spark.shuffle.file.buffer
默认值：32k
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件以前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满以后，才会溢写到磁盘。
调优建议：若是做业可用的内存资源较为充足的话，能够适当增长这个参数的大小（好比64k），从而减小shuffle write过程当中溢写磁盘文件的次数，也就能够减小磁盘IO次数，进而提高性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提高。

spark.reducer.maxSizeInFlight
默认值：48m
参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次可以拉取多少数据。
调优建议：若是做业可用的内存资源较为充足的话，能够适当增长这个参数的大小（好比96m），从而减小拉取数据的次数，也就能够减小网络传输的次数，进而提高性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提高。

spark.shuffle.io.maxRetries
默认值：3
参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于本身的数据时，若是由于网络异常致使拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就表明了能够重试的最大次数。若是在指定次数以内拉取仍是没有成功，就可能会致使做业执行失败。
调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操做的做业，建议增长重试最大次数（好比60次），以免因为JVM的full gc或者网络不稳定等因素致使的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数能够大幅度提高稳定性。
shuffle file not find taskScheduler不负责重试task，由DAGScheduler负责重试stage

spark.shuffle.io.retryWait
默认值：5s
参数说明：具体解释同上，该参数表明了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
调优建议：建议加大间隔时长（好比60s），以增长shuffle操做的稳定性。

spark.shuffle.memoryFraction
默认值：0.2
参数说明：该参数表明了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操做的内存比例，默认是20%。
调优建议：若是内存充足，并且不多使用持久化操做，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操做更多内存，以免因为内存不足致使聚合过程当中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数能够将性能提高10%左右。

spark.shuffle.manager
默认值：sort|hash
参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5之后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2之前的默认选项，可是Spark 1.2以及以后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort相似，可是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
调优建议：因为SortShuffleManager默认会对数据进行排序，所以若是你的业务逻辑中须要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就能够；而若是你的业务逻辑不须要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，经过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操做，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，由于以前发现了一些相应的bug。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold----针对SortShuffle
默认值：200
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，若是shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程当中不会进行排序操做，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，可是最后会将每一个task产生的全部临时磁盘文件都合并成一个文件，并会建立单独的索引文件。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，若是的确不须要排序操做，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减小了排序的性能开销。可是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，所以shuffle write性能有待提升。

spark.shuffle.consolidateFiles----针对HashShuffle
默认值：false
参数说明：若是使用HashShuffleManager，该参数有效。若是设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的状况下，这种方法能够极大地减小磁盘IO开销，提高性能。
调优建议：若是的确不须要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还能够尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。