大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day30】——Spakr数据调优(文末附完整文档)

Maynor

发布于 2022-01-18 14:02:03

1.3K0

发布于 2022-01-18 14:02:03

theme: juejin

前言

大家好，我是程序员manor。作为一名大数据专业学生、爱好者，深知面试重要性，很多学生已经进入暑假模式，暑假也不能懈怠，正值金九银十的秋招接下来我准备用30天时间，基于大数据开发岗面试中的高频面试题，以每日5题的形式，带你过一遍常见面试题及恰如其分的解答。相信只要一路走来，日积月累，我们终会在最高处见。以古人的话共勉：道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期！

本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自大数据技术专栏的各个小专栏,由于个别笔记上传太早,排版杂乱,后面会进行原文美化、增加。

文章目录
theme: juejin
前言
面试题 01、运行资源优化配置 -num-executors
面试题02、运行资源优化配置 -executor-memory
面试题03、运行资源优化配置 -executor-cores
面试题04、运行资源优化配置 -driver-memory
面试题05、运行资源优化配置 -spark.default.parallelism
文档链接:
总结

停

不要往下滑了，

默默想5min，

看看这些面试题你都会吗？

一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。

一个应用提交的时候设置多大的内存？设置多少Core？设置几个Executor？

以下答案仅供参考：

./bin/spark-submit \

–master yarn-cluster \

–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 \

面试题 01、运行资源优化配置 -num-executors

参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。

面试题02、运行资源优化配置 -executor-memory

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少， num-executors * executor-memory，是不能超过队列的最大内存量的。

此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同事的作业无法运行。

面试题03、运行资源优化配置 -executor-cores

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，

那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同事的作业运行。

面试题04、运行资源优化配置 -driver-memory

参数说明：该参数用于设置Driver进程的内存。参数调优建议：Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理（或者是用map side join操作），那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。

面试题05、运行资源优化配置 -spark.default.parallelism

参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量，也可以认为是分区数。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多人常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors ***** executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。