前言：
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。
1.Spark作业基本运行原理：
我们使用使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。
在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑（也就是我们自己编写的某个代码片段），只是每个task处理的数据不同而已。一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。
Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。
当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。
task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。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。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些task线程。
2.资源参数调优
spark参数调优主要就是对spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升spark作业的执行性能。
搭建集群：master节点的 ../conf/spark-env.sh中配置：
SPARK_WORKER_CORES
SPARK_WORKER_MEMORY
提交任务：
./spark-submit --master spark://node001:7077 --executor-core.... --class ..jar..
--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。
调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。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，避免影响其他同事的作业运行。
--executor-memory
参数说明：该参数用于设置每一个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，也有直接关联。
调优建议：每一个Executor进程的内存设置为4G~8G较为合适，但是这也是一个参考值，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-executor乘以executor-memory，就代表了Spark作业申请到的总内存量（也就是Executor进程的内存总和），这个量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，那么申请的总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Saprk作业占用了队列所有的资源，导致别的同事的作业无法正常运行。
--total-executor-cores
--driver-cores
--driver-memory
参数说明：该参数用于设置Driver进程的内存。
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，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。
还可以在spark安装目录下: spark/conf/spark-defaults.conf配置文件中配置（这里的优先级高于任务提交设置参数的优先级）：
spark.cores.max
spark.executor.cores
spark.executor.memory
spark.driver.cores
spark.driver.memory
3.并行度调节：
（1）sc.textFile(xx,minnumpartition) java/scala
（2）sc.parallelize(xx.num) --java/scala
（3）sc.makeRDD(xx,num) --scala
（4）sc.parallelizePairs(xx,num) --java
参数说明：以上四个都是设置分区数
（5）rdd.repartitiion(num) /rdd.coalesce(num)
参数说明：重分区repartition方法就是调用了coalesce方法,shuffle为true的情况，coalesce没有shuffle
（6）rdd.reduceByKey(xx,num) / groupByKey(xx,num) /join(xx,num)....
参数说明：调节聚合后的RDD的并行度
（7）spark.default.parallelism
参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。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。
参数调优说明：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学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。
（8）自定义分区器partitioner
案例如下：
package core.examples import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer object PartitionerTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("partitionerTest") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("Error") val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.parallelize(List[(Int,String)]((1,"a"),(1,"b"),(3,"c"),(4,"d"),(5,"e"),(6,"f")),2) rdd.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ val list: ListBuffer[(Int, String)] = new ListBuffer[(Int,String)]() while (iter.hasNext){ val one: (Int, String) = iter.next() println(s"rdd partition index = $index ,value = $one") list. =(one) } list.iterator },true).count() val newRDD: RDD[(Int, String)] = rdd.partitionBy(new Partitioner() { //指定想要创建的分区数 override def numPartitions: Int = 6 //对输入的key做计算，然后返回该key的分区ID override def getPartition(key: Any): Int = key.toString.toInt % numPartitions }) newRDD.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ val list: ListBuffer[(Int, String)] = ListBuffer[(Int,String)]() while(iter.hasNext){ val one: (Int, String) = iter.next() println(s"newRDD partition index = $index ,value = $one") list. =(one) } list.iterator },true).count() } }
（9）spark.sql.shuffle.partitions = 200
参数说明：在使用Spark SQL时，设置shuffle的分区数，默认是200.
(10)SparkStreaming:
Direct:topic中partiton个数一致，增大topic的分区数|读取dstream 进行重新分区
