1.5.1.3 spark-submit命令参数详解与调优_spark launch 提交加速

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spark-submit参数详解

"
[root@master pyspark]$ spark-submit -h
Usage: spark-submit [options] <app jar | python file | R file> [app arguments]
Usage: spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...]
Usage: spark-submit --status [submission ID] --master [spark://...]
Usage: spark-submit run-example [options] example-class [example args]
 
Options:
  --master MASTER_URL         spark://host:port, mesos://host:port, yarn,
                              k8s://https://host:port, or local (Default: local[*]).
  --deploy-mode DEPLOY_MODE   Whether to launch the driver program locally ("client") or
                              on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")
                              (Default: client).
  --class CLASS_NAME          Your application`s main class (for Java / Scala apps).
  --name NAME                 A name of your application.
  --jars JARS                 Comma-separated list of jars to include on the driver
                              and executor classpaths.
  --packages                  Comma-separated list of maven coordinates of jars to include
                              on the driver and executor classpaths. Will search the local
                              maven repo, then maven central and any additional remote
                              repositories given by --repositories. The format for the
                              coordinates should be groupId:artifactId:version.
  --exclude-packages          Comma-separated list of groupId:artifactId, to exclude while
                              resolving the dependencies provided in --packages to avoid
                              dependency conflicts.
  --repositories              Comma-separated list of additional remote repositories to
                              search for the maven coordinates given with --packages.
  --py-files PY_FILES         Comma-separated list of .zip, .egg, or .py files to place
                              on the PYTHONPATH for Python apps.
  --files FILES               Comma-separated list of files to be placed in the working
                              directory of each executor. File paths of these files
                              in executors can be accessed via SparkFiles.get(fileName).
  --conf PROP=VALUE           Arbitrary Spark configuration property.
  --properties-file FILE      Path to a file from which to load extra properties. If not
                              specified, this will look for conf/spark-defaults.conf.
  --driver-memory MEM         Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M).
  --driver-java-options       Extra Java options to pass to the driver.
  --driver-library-path       Extra library path entries to pass to the driver.
  --driver-class-path         Extra class path entries to pass to the driver. Note that
                              jars added with --jars are automatically included in the
                              classpath.
  --executor-memory MEM       Memory per executor (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1G).
 
  --proxy-user NAME           User to impersonate when submitting the application.
                              This argument does not work with --principal / --keytab.
  --help, -h                  Show this help message and exit.
  --verbose, -v               Print additional debug output.
  --version,                  Print the version of current Spark.
 
 Cluster deploy mode only:
  --driver-cores NUM          Number of cores used by the driver, only in cluster mode
                              (Default: 1).
 Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only:
  --supervise                 If given, restarts the driver on failure.
  --kill SUBMISSION_ID        If given, kills the driver specified.
  --status SUBMISSION_ID      If given, requests the status of the driver specified.
 
 Spark standalone and Mesos only:
  --total-executor-cores NUM  Total cores for all executors.
 
 Spark standalone and YARN only:
  --executor-cores NUM        Number of cores per executor. (Default: 1 in YARN mode,
                              or all available cores on the worker in standalone mode)
 YARN-only:
  --queue QUEUE_NAME          The YARN queue to submit to (Default: "default").
  --num-executors NUM         Number of executors to launch (Default: 2).
                              If dynamic allocation is enabled, the initial number of
                              executors will be at least NUM.
  --archives ARCHIVES         Comma separated list of archives to be extracted into the
                              working directory of each executor.
  --principal PRINCIPAL       Principal to be used to login to KDC, while running on
                              secure HDFS.
  --keytab KEYTAB             The full path to the file that contains the keytab for the
                              principal specified above. This keytab will be copied to
                              the node running the Application Master via the Secure
                              Distributed Cache, for renewing the login tickets and the
                              delegation tokens periodically.
"

我们先看前四条语句分别代表着什么。
spark-submit [options] <app jar | python file | R file> [app arguments]
这条语句就是最普通的将jar包，py文件或者R文件提交给spark系统的语句。
语句分为四部分，分别是语句部分spark-submit；接着是选项部分[options]，这里可以选择一些参数；然后是<app jar | python file | R file>，这里是用来选择提交的是什么文件的语句部分；最后是[app arguments]，是用来提交一些应用参数。

spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...]
这条命令带着kill，就不用多说了，他是用来杀死任务的命令，第一个参数是任务ID，第二个参数是master地址。

spark-submit --status [submission ID] --master [spark://...]
这条命令是用来重启，参数等同于上面的语句。

spark-submit run-example [options] example-class [example args]
这条命令是用来运行spark自带的示例，没多大用。

接着我们来看看spark-submit命令可选的五类参数。

Options

通用参数类型。
--master
指定谁是master，可以是spark集群，mesos集群，k8s集群的节点，也可以是yarn和主机名（ip地址）。
默认是本机。

--deploy-mode
在本地（client）启动应用程序还是在集群（cluster）中启动，默认是客户端。

--class
指定jar包中的主类。

--name
本次application的名称。

--jars
如果要运行多个jar包，可以以逗号分隔。

--packages
jar包的maven地址。

--exclude-packages
用逗号分隔的”groupId:artifactId”列表。

--repositories
逗号分隔的远程仓库。

--py-files
python文件，可以以逗号分隔导入多个。

--files
普通文件，可以以逗号分隔导入多个。

--conf
本次任务spark的配置属性，默认为conf/spark-defaults.conf。

--properties-file
额外属性的文件。

--driver-memory
本次任务分配的内存。默认是1G。

--driver-java-options
传给driver的额外的Java选项

--driver-library-path
传给driver的额外的库路径

--driver-class-path
传给driver的额外的类路径

--executor-memory
每个executor的内存，默认是1G。

--proxy-user
模拟提交应用程序的用户。

--help
帮助手册。

--verbose
打印debug信息。

--version
输出版本信息。

Cluster deploy mode only

集群模式下可以使用的命令。

--driver-cores
Driver的核数，默认是1。

Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only

单机或者mesos集群可以使用的命令。

--supervise
Driver失败时，重启driver。

Spark standalone and Mesos only

单机或者mesos集群可以使用的命令。

--total-executor-cores
所有executor总共的核数。

Spark standalone and YARN only

单机模式或者yarn集群可以使用的命令。

--executor-core
每个executor的核数。

YARN-only

仅支持在yarn集群下使用。

--queue
队列名称。

--num-executors
启动的executor数量。默认为2。

--archives
逗号分隔的归档文件列表，会被解压到每个Executor的工作目录中。

--principal
提供认证所需的文件。

--keytab
提供认证所需的公钥。

spark-submit命令调优

--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%。

一个示例。

spark-submit \
  --master yarn \
  --class org.apache.demo \
  --jar XX \ 
  --num-executors 100 \
  --executor-memory 6G \
  --executor-cores 4 \
  --driver-memory 1G \
  --conf spark.default.parallelism=1000 \
  --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
  --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \
 
使用yarn集群。
Executor数量为100。
每个Executor使用的内存大小。
Executor总共的核数为4。
任务分配的内存大小。
生成task的数量。
RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例。
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。