本文主要是介绍spark 资源大小分配与并行处理，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！
起因
写这篇博客的起因我在跑一个spark job时，有时能跑通，有时跑不通。程序的需求是对比两个hbase表。程序逻辑很简单，分别从两个hbase表读取全量数据，然后以cogroup二者，对比同一个rowkey下每个列是否一致。
跑不通的错误日志如下：
17/02/25 21:24:20 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 1896 spilling in-memory map of 83.6 MB to disk (46 times so far)
17/02/25 21:24:22 WARN server.TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.110.1.57:57832
java.io.IOException: Connection reset by peer
at sun.nio.ch.FileDispatcherImpl.read0(Native Method)
……
17/02/25 21:24:22 ERROR server.TransportRequestHandler: Error sending result ChunkFetchSuccess{streamChunkId=StreamChunkId{streamId=1258210057016, chunkIndex=0}, buffer=FileSegmentManagedBuffer{file=/data-g/hadoop/yarn/local-dir/usercache/test/appcache/application_1466564207556_1562806/blockmgr-ebe23f0d-5a9e-4a37-952b-73bfab6cceed/3f/shuffle_0_6_0.data, offset=474965639, length=95049579}} to /10.130.1.27:53263; closing connection
java.nio.channels.ClosedChannelException
17/02/25 21:24:22 ERROR client.TransportResponseHandler: Still have 1 requests outstanding when connection from c1-hd-dn8.bdp.idc/10.130.1.27:50014 is closed
17/02/25 21:24:22 INFO shuffle.RetryingBlockFetcher: Retrying fetch (1/3) for 1 outstanding blocks after 5000 ms
17/02/25 21:24:22 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 65 spilling in-memory map of 84.1 MB to disk (44 times so far)
17/02/25 21:24:23 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 1895 spilling in-memory map of 83.9 MB to disk (47 times so far)
17/02/25 21:24:27 ERROR shuffle.RetryingBlockFetcher: Exception while beginning fetch of 1 outstanding blocks (after 1 retries)
java.io.IOException: Failed to connect to someHost/someIP:50004
……
Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused: someHost/someIP:50004
……
关注点
针对上面这个问题，做了相关的尝试，解决了以下几个问题：
（1）运行spark job该分配多少资源，即我们该分配多少个executor？每个executor分配多少内存、多少个core？
（2）spark job 的并行度由什么因素决定？
（3）为什么yarn UI也的executor显示的used memory内存大小比配置的内存小？
（1）运行spark job该分配多少资源，即我们该分配多少个executor？每个executor分配多少内存、多少个core？
该分配多少资源主要看输入量的大小、资源计算的复杂度。一般瓶颈会在shuffle阶段，如果执行某个shuffle的task内存不足，那很可能会跑不下去，程序挂掉。
spark中的计算任务都是一个个task单独执行，executor内存越多，单个task执行时内存越足，执行越顺利。 executor越多，core越多，可并行执行的task数目也就越多。假如总共100个task，5个executor，4个core，那么平均需要执行100/(5*4) = 5个批次；如果是2个executor，4个core,那么需要执行100/(2*4) = 13个批次。
core的数量一般根据内存大小和机器物理核数来定。最好不要超过物理核数。如果executor内存是4G，分配了4个core，那么每个core只有4G/4 = 1G内存。所以core不宜太大，如果太大，每个task执行时的内存将会变小，影响正常执行。
举个例子，我们的输入是两个hbase表，均为3.5G。shuffle阶段两个表会根据rowkey 做join,会产生几十G的shuffle数据。我们这样设置资源：
--driver-memory 1g \
--executor-memory 4g \
--num-executors 6 \
--executor-cores 4 \
（2）spark job 的并行度由什么因素决定？
并行度分为理论上最大的并行度和实际执行的并行度两种，“理论上”指的是总共的partition数目，一个partition对应一个task执行，如果数据有100个partition，那么理论上并行度最高可以达到100。“实际执行”指的是这些task实际分到executor各个core执行时的并行度。加入有100个partition，但是分配的资源只有10个executor，每个executor2个core，那么他们的并行度是10*2=40， 实际执行时会分批执行，分为100/(10*2) = 5批。我们一般讨论的并行度是理论上的并行度。
并行度（partition数目）由初始数据大小、初始数据类型，程序中设定的numPartitions大小，分配资源的executor、core数目共同决定。并行度一般在shuffle时发生改变，如果未设定，则默认取上一个stage中最大的partition数目作为当前stage的并行度。所以如果不做设定，那么并行度与初始数据的并行度紧密相关。
1.初始数据文件类型因素
如果读入的数据为hdfs文件，那么默认的并行度是block数量。block大小默认是64MB或128MB。
如果读入的数据是hbase表，那么默认的并行度是表的region数目。
2.人为设定numPartitions
如果人为的在读取数据或者在shuffle类算子中设定numPartitions，那么整体的并行度将会以人为设定的为准。
3.人为设定spark.default.parallelism
spark.default.parallelism参数是全局的，优先级低于人为设定的numPartiton。在shuffle时，如果没有设定numPartiton，那么将为以spark.default.parallelism设定的数目作为并行度。
4.系统默认的spark.default.parallelism
系统默认的spark.default.parallelism = executor数目*core数目
以上4个因素的优先级：
1.numPartitions参数 > 2. spark.default.parallelism参数 > 3. 读取初始文件产生的并行度
（3）为什么yarn UI也的executor显示的used memory内存大小比配置的内存小？
spark中的内存分为多个部分，UI页面上显示的只是缓存RDD用的storage memory，大约是（总内存 - 300M) * 60% * 50% 的量，所以会偏小。具体内存分配如下图：
以上。
这篇关于spark 资源大小分配与并行处理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！
