Spark on Yarn：性能调优

1. 调优经验

应该说，Spark开发中，具体采用什么调优方法去优化性能，需要根据具体算法和实现而定，适合我们这个问题的方法不一定就适合其他问题，但希望我们的经验可以让其他人少踩点坑，更多的调优方法还可以参考官方文档中的 Configuration 和 Tuning 部分。

（1）配置项的使用

熟悉Hadoop开发的同学应该对配置项不陌生。根据不同问题，调整不同的配置项参数，是比较基本的调优方案。配置项可以在脚本文件中添加，也可以在代码中添加。如果是在代码中添加，则需要在 SparkContext 定义之前进行配置项的修改，例如：

 

1 2	System.setProperty("spark.akka.frameSize","100") val sc=newSparkContext(args(0),"SparkSR")

其中每一个配置项的修改都通过setProerty来实现。下面介绍几个我们用到的比较重要的配置项：

• spark.akka.frameSize: 控制Spark中通信消息的最大容量 （如 task 的输出结果），默认为10M。当处理大数据时，task 的输出可能会大于这个值，需要根据实际数据设置一个更高的值。如果是这个值不够大而产生的错误，可以从 worker的日志 中进行排查。通常 worker 上的任务失败后，master 的运行日志上出现”Lost TID: “的提示，可通过查看失败的 worker 的日志文件($SPARK_HOME/worker/下面的log文件) 中记录的任务的 Serialized size of result 是否超过10M来确定。
• spark.storage.memoryFraction: 控制用于 Spark 缓存的 Java 堆空间，默认值是0.67，即 2/3 的 Java 堆空间用于 Spark 的缓存。如果任务的计算过程中需要用到较多的内存，而 RDD 所需内存较少，可以调低这个值，以减少计算过程中因为内存不足而产生的 GC 过程。在调优过程中我们发现，GC 过多是导致任务运行时间较长的一个常见原因。如果你的任务运行较慢，想确定是否是GC太多导致的，可以在 spark-env.sh 中设置 JAVA_OPTS 参数以打印 GC 的相关信息，设置如下：
  
   

  1	JAVA_OPTS=" -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"

  
  这样如果有GC发生，就可以在master和work的日志上看到。
• spark.default.parallelism: 控制Spark中的分布式shuffle过程默认使用的task数量，默认为8个。如果不做调整，数据量大时，就容易运行时间很长，甚至是出Exception，因为8个task无法handle那么多的数据。 注意这个值也不是说设置得越大越好。
• spark.local.dir：Spark 运行时的临时目录，例如 map 的输出文件，保存在磁盘的 RDD 等都保存在这里。默认是 /tmp 这个目录，而一开始我们搭建的小集群上 /tmp 这个目录的空间只有2G，大数据量跑起来就出 Exception （”No space left on device”）了。

（2）Broadcast 变量

Spark 所支持的两种共享变量 (shared variables) 的一种，主要用于共享分布式计算过程中各个 task 都会用到的只读变量，broadcast 变量只会在每台计算机器上保存一份，而不会每个task都传递一份，节省空间，效率也高。Spark 的HadoopRDD 的 实现 中，就采用 broadcast 进行 Hadoop JobConf 的传输。官方文档的说法 是当task的大小大于20k时，就可以考虑用 broadcast 进行优化。

在我们的实现中，权重矩阵是一个 100 * 1000000 的Float矩阵，Spark 默认进行压缩后大约是400M左右，由于梯度计算时每个样本都需要跟整个权重矩阵进行计算，因此权重矩阵的传输我们通过 broadcast 实现。而由于权重矩阵在每次迭代后都会更新，因此在每次迭代后都会重新 broadcast 一次。每次 worker 读取 broadcast 的时间短则几秒，长则二三十秒，相比序列化传参的方式，要快得多。但是这种实现也不完美，因为每次迭代所传输的 broadcast 变量都会保存在 worker 的内存中，直至内存不够用，spark 才会把旧的 broadcast 变量释放掉，不能提前release掉。

（3）accumulator 变量

另外一种 Spark 所支持的共享变量。accumulator 支持在 worker 端进行对其累加操作 +=，但不能读取数据，类似 hadoop 中的counter，但其除了支持 Int 和 Double 类型外，用户还可以自定义类型，只要该类实现相应接口即可。此外，它还支持 type A += type B，即累加结果的类型和累加的值的类型无须一致。

在解决权重更新的问题时，accumulator 是我们尝试过的一种方式，即在 driver 程序中定义一个保存权重矩阵的 accumulator ，然后 worker 计算的梯度直接通过 += 操作，更新该 accumulator 。但尝试没有成功，在不停的 GC 之后，还没到 worker 执行代码的阶段，程序就挂了。

（4）reduce 和 reduceByKey

reduce 是 Action 操作，reduceByKey 是 Transformation 操作。

reduce 是一种聚合操作，可以把各个 task 的结果汇集到 master 节点，执行自定义的 function 操作。reduce的实现做了优化，可以把同一个task内的结果先在本地执行聚合function，再把结果传给master节点执行聚合操作。但由于始终还是要汇总到master节点，且reduce会把接收到的数据保存到内存直到所有task都完成为止，因此当task很多，task的结果数据又比较大时，master容易造成性能瓶颈。

reduceByKey 也是聚合操作，是根据key聚合对应的value。同样的，在每一个mapper把数据发送给reducer前，会在mapper本地先进行merge，类似mapreduce中的combiner。跟reduce不同的是，reduceByKey不是把数据汇集到master节点，是分布式进行的，因此不会存在reduce那样的性能瓶颈。

在我们的softmax regression算法的实现中，需要对worker上计算的梯度进行累加，由于每个 DataPoint 的特征向量是稀疏向量，其计算所得的梯度矩阵也是稀疏的。故我们把稀疏矩阵按照 (列id，列向量) 的形式进行分发，再通过 reduceByKey 对这些 pair 进行聚合累加，得到梯度矩阵。

2. 总结

当面对的数据规模较大时，调优是必经之路，尤其跟Spark打交道的主要是内存。开发过程中，尤其是性能调优时，Spark 的文档可能无法满足需求，特别是出现各种错误时，往往一头雾水，这时最好还是上 google group 上搜索或提问，他们的回复一般还是比较及时的，而且现在用Spark的人相比以前已经多了起来，你踩到的坑估计很多已经早被人踩过了。另外，本文提到的主要是Spark层面上的调优经验，至于机器学习算法的并行设计方面的经验，还请各位高手不吝指点。

转自:http://rdc.taobao.org/?p=533

 

 

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