–spark submit

spark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2

spark-submit --conf spark.default.parallelism=12 --num-executors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 2G --master yarn --class com.heroking.spark.WordCount spark-word-count.jar

1.Spark的并行度指的是什么？

spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！
当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程序的并行度，如果并行度没有与资源相匹配，那么导致你分配下去的资源都浪费掉了。同时并行运行，还可以让每个task要处理的数量变少（很简单的原理。合理设置并行度，可以充分利用集群资源，减少每个task处理数据量，而增加性能加快运行速度。）

举例：
假如， 现在已经在spark-submit 脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor ，每个executor 有10G内存，每个executor有3个cpu core 。 基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。
task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task 。 50个executor ，每个executor 有3个core ，也就是说
Application 任何一个stage运行的时候，都有总数150个cpu core ，可以并行运行。但是，你现在只有100个task ，平均分配一下，每个executor 分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个task，每个executor 只会并行运行 2个task。 每个executor 剩下的一个cpu core 就浪费掉了！你的资源，虽然分配充足了，但是问题是， 并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。合理的并行度的设置，应该要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源； 比如上面的例子，总共集群有150个cpu core ，可以并行运行150个task。那么你就应该将你的Application 的并行度，至少设置成150个，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task ，并行执行，而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数量变少； 比如总共 150G 的数据要处理， 如果是100个task ，每个task 要计算1.5G的数据。 现在增加到150个task，每个task只要处理1G数据。

2.如何去提高并行度？

1、task数量，至少设置成与spark Application 的总cpu core 数量相同（最理性情况，150个core，分配150task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）官方推荐，task数量，设置成spark Application 总cpu core数量的2~3倍 ，比如150个cpu core ，基本设置 task数量为 300~ 500. 与理性情况不同的，有些task 会运行快一点，比如50s 就完了，有些task 可能会慢一点，要一分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core 数量相同，可能会导致资源的浪费，因为 比如150task ，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，就有10个cpu core空闲出来了，导致浪费。如果设置2~3倍，那么一个task运行完以后，另外一个task马上补上来，尽量让cpu core不要空闲。同时尽量提升spark运行效率和速度。提升性能。

2、如何设置一个Spark Application的并行度？

spark.defalut.parallelism 默认是没有值的，如果设置了值比如说10，是在shuffle的过程才会起作用（val rdd2 = rdd1.reduceByKey(+) //rdd2的分区数就是10，rdd1的分区数不受这个参数的影响）

new SparkConf().set(“spark.defalut.parallelism”,”“500)

3、如果读取的数据在HDFS上，增加block数，默认情况下split与block是一对一的，而split又与RDD中的partition对应，所以增加了block数，也就提高了并行度。
4、RDD.repartition，给RDD重新设置partition的数量
5、reduceByKey的算子指定partition的数量
val rdd2 = rdd1.reduceByKey(+,10) val rdd3 = rdd2.map.filter.reduceByKey(+)
6、val rdd3 = rdd1.join（rdd2） rdd3里面partiiton的数量是由父RDD中最多的partition数量来决定，因此使用join算子的时候，增加父RDD中partition的数量。
7、spark.sql.shuffle.partitions //spark sql中shuffle过程中partitions的数量

–num-executors

该参数主要用于设置该应用总共需要多少executors来执行，Driver在向集群资源管理器申请资源时需要根据此参数决定分配的Executor个数，并尽量满足所需。在不带的情况下只会分配少量Executor。这个值得设置还是要看分配的队列的资源情况，太少了无法充分利用集群资源，太多了则难以分配需要的资源。

–executor-memory

设置每个executor的内存，对Spark作业运行的性能影响很大。一般4-8G就差不多了，当然还要看资源队列的情况。num-executor*executor-memory的大小绝不能超过队列的内存总大小，保险起见不能超过队列总大小的2/3，因为还有一些调度任务或其它spark任务。

–executor-cores

设置每个executor的cpu核数，其决定了每个executor并行执行task的能力。Executor的CPU core数量设置为2-4个即可。但要注意，num-executor*executor-cores也不能超过分配队列中cpu核数的大小，保险起见不能超过队列总大小的2/3，因为还有一些调度任务或其它spark任务。具体的核数的设置需要根据分配队列中资源统筹考虑，取得Executor，核数，及任务数的平衡。对于多任务共享的队列，更要注意不能将资源占满

–driver-memory

运行sparkContext的Driver所在所占用的内存，通常不必设置，设置的话1G就足够了，除非是需要使用collect之类算子经常需要将数据提取到driver中的情况。
–total-executor-cores
是所有executor总共使用的cpu核数 standalone default all cores，一般大公司的集群会有限制不会允许一个任务把资源都用完

–conf

–conf spark.default.parallelism

此参数用于设置每个stage经TaskScheduler进行调度时生成task的数量，此参数未设置时将会根据读到的RDD的分区生成task，即根据源数据在hdfs中的分区数确定，若此分区数较小，则处理时只有少量task在处理，前述分配的executor中的core大部分无任务可干。通常可将此值设置为num-executors*executor-cores的2-3倍为宜，如果与其相近的话，则对于先完成task的core则无任务可干。2-3倍数量关系的话即不至于太零散，又可是的任务执行更均衡。!!个人建议配置该参数

–conf spark.storage.memoryFraction

参数说明：该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。
参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多，而持久化操作比较少，那么这个参数的值适当降低一些比较合适。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时），意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。个人不太建议调该参数

–conf spark.shuffle.memoryFraction

参数说明：该参数用于设置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。也就是说，Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。
参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。个人不太建议调该参数

–conf spark.sql.codegen

默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？它可以提高大型查询的性能，但是如果进行小规模的查询的时候反而会变慢，就是说直接用查询反而比将它编译成为java的二进制代码快。所以在优化这个选项的时候要视情况而定。
这个选项可以让Spark SQL把每条查询语句在运行前编译为java二进制代码，由于生成了专门运行指定查询的代码，codegen可以让大型查询或者频繁重复的查询明显变快，然而在运行特别快（1-2秒）的即时查询语句时，codegen就可能增加额外的开销（将查询语句编译为java二进制文件）。codegen还是一个实验性的功能，但是在大型的或者重复运行的查询中使用codegen

–conf spark.sql.inMemoryColumnStorage.compressed

默认值为false 它的作用是自动对内存中的列式存储进行压缩

–conf spark.sql.inMemoryColumnStorage.batchSize

默认值为1000 这个参数代表的是列式缓存时的每个批处理的大小。如果将这个值调大可能会导致内存不够的异常，所以在设置这个的参数的时候得注意你的内存大小
在缓存SchemaRDD（Row RDD）时，Spark SQL会安照这个选项设定的大小（默认为1000）把记录分组，然后分批次压缩。
太小的批处理会导致压缩比过低，而太大的话，比如当每个批处理的数据超过内存所能容纳的大小时，也有可能引发问题。
如果你表中的记录比价大（包含数百个字段或者包含像网页这样非常大的字符串字段），就可能需要调低批处理的大小来避免内存不够（OOM）的错误。如果不是在这样的场景下，默认的批处理 的大小是比较合适的，因为压缩超过1000条压缩记录时也基本无法获得更高的压缩比了。

–conf spark.sql.parquet.compressed.codec

默认值为snappy 这个参数代表使用哪种压缩编码器。可选的选项包括uncompressed/snappy/gzip/lzo uncompressed这个顾名思义就是不用压缩的意思

–conf spark.speculation

推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略，它同时启动多个相同task（备份任务）处理相同的数据块，哪个完成的早，则采用哪个task的结果，这样可防止拖后腿Task任务出现，进而提高作业计算速度，但是，这样却会占用更多的资源，在集群资源紧缺的情况下，设计合理的推测执行机制可在多用少量资源情况下，减少大作业的计算时间。
检查逻辑代码中注释很明白，当成功的Task数超过总Task数的75%(可通过参数spark.speculation.quantile设置)时，再统计所有成功的Tasks的运行时间，得到一个中位数，用这个中位数乘以1.5(可通过参数spark.speculation.multiplier控制)得到运行时间门限，如果在运行的Tasks的运行时间超过这个门限，则对它启用推测。简单来说就是对那些拖慢整体进度的Tasks启用推测，以加速整个Stage的运行
spark.speculation.interval 100毫秒 Spark经常检查要推测的任务。
spark.speculation.multiplier 1.5 任务的速度比投机的中位数慢多少倍。
spark.speculation.quantile 0.75 在为特定阶段启用推测之前必须完成的任务的分数。

–conf spark.shuffle.consolidateFiles

默认值：false
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为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数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将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%。

–conf 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之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k，一定是成倍的增加），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

–conf 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缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

–conf spark.shuffle.io.maxRetries

默认值：3
参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。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，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
shuffle file not find taskScheduler不负责重试task，由DAGScheduler负责重试stage

–conf spark.shuffle.io.retryWait

默认值：5s
参数说明：具体解释同上，该参数代表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（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。

–conf spark.shuffle.memoryFraction

默认值：0.2
参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。

–conf 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以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了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：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，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，因为之前发现了一些相应的bug。

–conf spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

默认值：200
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，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，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

–conf spark.shuffle.consolidateFiles

默认值：false
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为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数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将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%。