Spark-StructuredStreaming checkpointLocation分析、优化耗时

本文主要是介绍Spark-StructuredStreaming checkpointLocation分析、优化耗时，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1 问题描述
2 分析 checkpointLocation 配置
- 2.1 checkpointLocation 在源码调用链
- 2.2 MetadataLog（元数据日志接口）
3 分析 checkpointLocation 目录内容
- 3.1 offsets 目录
- 3.2 commitLog 目录
- 3.3 metadata 目录
- 3.4 sources 目录
- 3.5 sinks 目录
4 解决方案
- 4.1 File 作为接收端
- 4.2 Elasticsearch 作为接收端

内容可能持续性修改完善，最新专栏内容与 spark-docs 同步，源码与 spark-advanced 同步。

1 问题描述

Spark StructuredStreaming 实时任务 kafka -> elasticsearch、kafka -> hdfs(parquet格式文件） 任务运行过程中每隔固定时间后某个出现耗时较长。

本内容以kafka -> elasticsearch为例说明，生产环境版本号 Spark-2.4.0，下图为 SQL-UI Job 运行耗时情况：
job-sql-time

问题定位
分析耗时较长任务出现时间，发现出现该问题间隔时间点固定，怀疑是spark某种机制导致，与任务逻辑无关性较大。

查看指定的 checkpointPath 目录发现，在 $checkpointPath/sinks/elasticsearch 下与SQL-UI Job 长时间耗时的时间点一致。初步判断控制生成大文件的方式或者策略即可解决问题。
job-sink-es-checekpoint-compact

2 分析 checkpointLocation 配置

2.1 checkpointLocation 在源码调用链

分析源码查看 StructuredStreaming 启动流程发现，DataStreamWriter#start 方法启动一个 StreamingQuery。
同时将 checkpointLocation 配置参数传递给StreamingQuery管理。

StreamingQuery 接口实现关系如下：
StreamingQuery_uml

StreamingQueryWrapper 仅包装了一个不可序列化的StreamExecution
StreamExecution 管理Spark SQL查询的执行器
- MicroBatchExecution 微批处理执行器
- ContinuousExecution 连续处理（流式）执行器

因此我们仅需要分析 checkpointLocation 在 StreamExecution中调用即可。

StreamExecution 中 protected def checkpointFile(name: String): String 方法为所有与 checkpointLocation 有关逻辑，该方法返回 $checkpointFile/name 路径

2.2 MetadataLog（元数据日志接口）

spark 提供了org.apache.spark.sql.execution.streaming.MetadataLog接口用于统一处理元数据日志信息。
checkpointLocation 文件内容均使用 MetadataLog进行维护。

分析 MetadataLog 接口实现关系如下：
MetadataLog_uml

各类作用说明：

NullMetadataLog 空日志，即不输出日志直接丢弃
HDFSMetadataLog 使用 HDFS 作为元数据日志输出
- CommitLog 提交日志
- OffsetSeqLog 偏移量日志
- CompactibleFileStreamLog 封装了支持按大小合并、删除历史记录的 MetadataLog
  - FileStreamSourceLog 文件类型作为数据源时日志记录
  - FileStreamSinkLog 文件类型作为数据接收端时日志记录
  - EsSinkMetadataLog Es作为数据接收端时日志记录

分析 CompactibleFileStreamLog#compact 合并逻辑简单描述为：

假设有 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 个批次依次到达，合并大小为3
当前合并结果为   `0,1,2.compact,3,4`
下一次合并结果为 `0,1,2.compact,3,4,5.compact` , **说明：5.compact 文件内容 = 2.compact + 3 + 4**last.compact 文件大小会随着批次运行无限增大
...

分析 CompactibleFileStreamLog 删除过期文件逻辑：

// CompactibleFileStreamLog#add 方法被调用时，默认会判断是否支持删除操作override def add(batchId: Long, logs: Array[T]): Boolean = {val batchAdded =if (isCompactionBatch(batchId, compactInterval)) { // 是否合并compact(batchId, logs)} else {super.add(batchId, logs)}if (batchAdded && isDeletingExpiredLog) { // 添加成功且支持删除过期文件// 删除时判断当前批次是否在 spark.sql.streaming.minBatchesToRetain 配置以外且在文件保留时间内// 配置项参考 第4节 解决方案配置说明deleteExpiredLog(batchId) }batchAdded}

3 分析 checkpointLocation 目录内容

目前 checkpointLocation 内容主要包含以下几个目录(子小节中逐个介绍目录数据来源及功能性)

offsets
commits
metadata
sources
sinks

3.1 offsets 目录

记录每个批次中的偏移量。为了保证给定的批次始终包含相同的数据，在处理数据前将其写入此日志记录。
此日志中的第 N 条记录表示当前正在已处理，第 N-1 个条目指示哪些偏移已处理完成。

// StreamExecution 类中声明了 OffsetSeqLog 变量进行操作
val offsetLog = new OffsetSeqLog(sparkSession, checkpointFile("offsets"))// 该日志示例内容如下,文件路径=checkpointLocation/offsets/560504
v1
{"batchWatermarkMs":0,"batchTimestampMs":1574315160001,"conf":{"spark.sql.streaming.stateStore.providerClass":"org.apache.spark.sql.execution.streaming.state.HDFSBackedStateStoreProvider","spark.sql.streaming.flatMapGroupsWithState.stateFormatVersion":"2","spark.sql.streaming.multipleWatermarkPolicy":"min","spark.sql.streaming.aggregation.stateFormatVersion":"2","spark.sql.shuffle.partitions":"200"}}
{"game_dc_real_normal":{"17":279843310,"8":318732102,"11":290676804,"2":292352132,"5":337789356,"14":277147358,"13":334833752,"4":319279439,"16":314038811,"7":361740056,"1":281418138,"10":276872234,"9":244398684,"3":334708621,"12":290208334,"15":267180971,"6":296588360,"0":350011707}}

3.2 commitLog 目录

记录已完成的批次，重启任务检查完成的批次与 offsets 批次记录比对，确定接下来运行的批次

// StreamExecution 类中声明了 CommitLog 变量进行操作
val commitLog = new CommitLog(sparkSession, checkpointFile("commits"))// 该日志示例内容如下,文件路径=checkpointLocation/commits/560504
v1
{"nextBatchWatermarkMs":0}

3.3 metadata 目录

metadata 与整个查询关联的元数据，目前仅保留当前job id

// StreamExecution 类中声明了 StreamMetadata 变量进行操作，策略如下：/** Metadata associated with the whole query */protected val streamMetadata: StreamMetadata = {val metadataPath = new Path(checkpointFile("metadata"))val hadoopConf = sparkSession.sessionState.newHadoopConf()StreamMetadata.read(metadataPath, hadoopConf).getOrElse {val newMetadata = new StreamMetadata(UUID.randomUUID.toString)StreamMetadata.write(newMetadata, metadataPath, hadoopConf)newMetadata}}// 该日志示例内容如下,文件路径=checkpointLocation/metadata
{"id":"5314beeb-6026-485b-947a-cb088a9c9bac"}

3.4 sources 目录

sources 目录为数据源(Source)时各个批次读取详情

3.5 sinks 目录

sinks 目录为数据接收端(Sink)时批次的写出详情

例如： es 作为 sink 时，内容如下

目前 Es 支持配置自定义写出目录，如果未配置写入 checkpointLocation/sinks/ 目录，参考SparkSqlStreamingConfigs

文件路径=checkpointLocation/sinks/elasticsearch/560504
v1
{"taskId":0,"execTimeMillis":1574302020143,"resource":"rs_real_{app}.{dt}","records":220}
{"taskId":1,"execTimeMillis":1574302020151,"resource":"rs_real_{app}.{dt}","records":221}
{"taskId":2,"execTimeMillis":1574302020154,"resource":"rs_real_{app}.{dt}","records":219}
{"taskId":3,"execTimeMillis":1574302020151,"resource":"rs_real_{app}.{dt}","records":221}
{"taskId":4,"execTimeMillis":1574302020154,"resource":"rs_real_{app}.{dt}","records":220}

例如： 文件类型作为 sink，默认写出到各个 $path/_spark_metadata 目录下，参考 FileStreamSink

hdfs 写出时内容为，文件路径=$path/_spark_metadata/560504
v1
{"path":"hdfs://xx:8020/$path/1.c000.snappy.parquet","size":8937,"isDir":false,"modificationTime":1574321763584,"blockReplication":2,"blockSize":134217728,"action":"add"}
{"path":"hdfs://xx:8020/$path/2.c000.snappy.parquet","size":11786,"isDir":false,"modificationTime":1574321763596,"blockReplication":2,"blockSize":134217728,"action":"add"}

4 解决方案

根据实际业务情况合理调整日志输出参数（配置见4.1/4.2说明）:

关闭日志输出
控制保留并可以恢复的最小批次数量且减小日志文件保留时间
调整日志文件合并阈值

无论如何调整参数，.compact（合并的文件）大小会一直增长，目前关闭可以解决。调整其他阈值可减小任务出现耗时情况次数。
针对该问题已提交给官方 SPARK-29995尝试解决

4.1 File 作为数据源或者数据接收端

spark.sql.streaming.minBatchesToRetain (默认100) 保留并可以恢复的最小批次数量
spark.sql.streaming.commitProtocolClass 默认：org.apache.spark.sql.execution.streaming.ManifestFileCommitProtocol 合并实现类，其余支持实现参考FileCommitProtocol实现类

fileSource 数据源端：配置在 FileStreamSourceLog 引用

spark.sql.streaming.fileSource.log.deletion (默认true)，删除过期日志文件
spark.sql.streaming.fileSource.log.compactInterval (默认10)，日志文件合并阈值
spark.sql.streaming.fileSource.log.cleanupDelay (默认10m)，日志文件保留时间

fileSink 接收端：配置在 FileStreamSinkLog 引用

spark.sql.streaming.fileSink.log.deletion (默认true)，删除过期日志文件CompactibleFileStreamLog
spark.sql.streaming.fileSink.log.compactInterval (默认10)，日志文件合并阈值
spark.sql.streaming.fileSink.log.cleanupDelay (默认10m)，日志文件保留时间

4.2 Elasticsearch 作为接收端

elasticsearch-spark 官方文档，es 官方重写变量命名及赋值方式，参考EsSinkMetadataLog

es.spark.sql.streaming.sink.log.enabled（默认true）启用或禁用流作业的提交日志。默认情况下，该日志处于启用状态，并且具有相同批次ID的输出批次将被跳过，以避免重复写入。设置false为时，将禁用提交日志，并且所有输出都将发送到Elasticsearch，无论它们是否在先前的执行中已发送。
es.spark.sql.streaming.sink.log.path 设置存储此流查询的日志数据的位置。如果未设置此值，那么Elasticsearch接收器会将其提交日志存储在中给定的路径下checkpointLocation。任何与HDFS客户端兼容的URI都是可以接受的。
es.spark.sql.streaming.sink.log.cleanupDelay（默认10m）提交日志通过Spark的HDFS客户端进行管理。一些与HDFS兼容的文件系统（例如Amazon的S3）以异步方式传播文件更改。为了解决这个问题，在压缩了一组日志文件之后，客户端将等待此时间，然后再清理旧文件。
es.spark.sql.streaming.sink.log.deletion（默认true）确定日志是否应删除不再需要的旧日志。提交每个批次后，客户端将检查是否有已压缩且可以安全删除的提交日志。如果设置为false，日志将跳过此清理步骤，为每个批次保留一个提交文件。
es.spark.sql.streaming.sink.log.compactInterval（默认10）设置压缩日志文件之前要处理的批次数。默认情况下，每10批提交日志将被压缩为一个包含所有以前提交的批ID的文件。

这篇关于Spark-StructuredStreaming checkpointLocation分析、优化耗时的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

Spark-StructuredStreaming checkpointLocation分析、优化耗时

目录

1 问题描述

2 分析 checkpointLocation 配置

2.1 checkpointLocation 在源码调用链

2.2 MetadataLog（元数据日志接口）

3 分析 checkpointLocation 目录内容

3.1 offsets 目录

3.2 commitLog 目录

3.3 metadata 目录

3.4 sources 目录

3.5 sinks 目录

4 解决方案

4.1 File 作为数据源或者数据接收端

4.2 Elasticsearch 作为接收端

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