Spark Streaming(七)—— Spark Streaming性能优化

2024-06-19 04:38
文章标签 优化 性能 spark streaming

本文主要是介绍Spark Streaming(七)—— Spark Streaming性能优化,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!

文章目录

  • 1. 减少批数据的执行时间
  • 2. 设置合理的批容量
  • 3. 内存调优

1. 减少批数据的执行时间

在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间:
① 数据接收的并行水平
通过网络(如Kafka,Flume,Socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈,就要考虑并行地接收数据。注意,每个输入DStream创建一个Receiver(运行在Worker机器上)接收单个数据流。**创建多个输入DStream并配置它们可以从源中接收不同分区的数据流,从而实现多数据流接收。**例如,接收两个topic数据的单个输入DStream可以被切分为两个Kafka输入流,每个接收一个topic。这将在两个Worker上运行两个Receiver,因此允许数据并行接收,提高整体的吞吐量。多个DStream可以被合并生成单个DStream,这样运用在单个输入DStream的transformation操作可以运用在合并的DStream上。
② 数据处理的并行水平
如果运行在计算stage上的并发任务数不足够大,就不会充分利用集群的资源。默认的并发任务数通过配置属性来确定spark.default.parallelism。
③ 数据序列化
可以通过改变序列化格式来减少数据序列化的开销。在流式传输的情况下,有两种类型的数据会被序列化:

  • 输入数据
  • 由流操作生成的持久RDD

在上述两种情况下,使用Kryo序列化格式可以减少CPU和内存开销。

2. 设置合理的批容量

为了Spark Streaming应用程序能够在集群中稳定运行,系统应该能够以足够的速度处理接收的数据(即处理速度应该大于或等于接收数据的速度)。这可以通过流的网络UI观察得到。批处理时间应该小于批间隔时间。

根据流计算的性质,批间隔时间可能显著的影响数据处理速率,这个速率可以通过应用程序维持。可以考虑WordCountNetwork这个例子,对于一个特定的数据处理速率,系统可能可以每2秒打印一次单词计数(批间隔时间为2秒),但无法每500毫秒打印一次单词计数。所以,为了在生产环境中维持期望的数据处理速率,就应该设置合适的批间隔时间(即批数据的容量)。

找出正确的批容量的一个好的办法是用一个保守的批间隔时间(5-10,秒)和低数据速率来测试你的应用程序。

3. 内存调优

重点介绍几个强烈推荐的自定义选项,它们可以减少Spark Streaming应用程序垃圾回收的相关暂停,获得更稳定的批处理时间。

Default persistence level of DStreams:
和RDDs不同的是,默认的持久化级别是序列化数据到内存中(DStream是StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER,RDD是StorageLevel.MEMORY_ONLY)。即使保存数据为序列化形态会增加序列化/反序列化的开销,但是可以明显的减少垃圾回收的暂停。

Clearing persistent RDDs:
默认情况下,通过Spark内置策略(LUR),Spark Streaming生成的持久化RDD将会从内存中清理掉。如果spark.cleaner.ttl已经设置了,比这个时间存在更老的持久化RDD将会被定时的清理掉。正如前面提到的那样,这个值需要根据Spark Streaming应用程序的操作小心设置。然而,可以设置配置选项spark.streaming.unpersist为true来更智能的去持久化(unpersist)RDD。这个配置使系统找出那些不需要经常保有的RDD,然后去持久化它们。这可以减少Spark RDD的内存使用,也可能改善垃圾回收的行为。

Concurrent garbage collector:
使用并发的标记-清除垃圾回收可以进一步减少垃圾回收的暂停时间。尽管并发的垃圾回收会减少系统的整体吞吐量,但是仍然推荐使用它以获得更稳定的批处理时间。

这篇关于Spark Streaming(七)—— Spark Streaming性能优化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!



http://www.chinasem.cn/article/1074034

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