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Spark性能优化——和shuffle搏斗

Spark的性能分析和调优很有意思,今天再写一篇。主要话题是shuffle,当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。

以前写过一篇文章,比较了 几种不同场景的性能优化 ,包括portal的性能优化,web service的性能优化,还有Spark job的性能优化。Spark的性能优化有一些特殊的地方,比如实时性一般不在考虑范围之内,通常我们用Spark来处理的数据,都是要求异步得到结果的数据;再比如数据量一般都很大,要不然也没有必要在集群上操纵这么一个大家伙,等等。事实上,我们都知道没有银弹,但是每一种性能优化场景都有一些特定的“大boss”,通常抓住和解决大boss以后,能解决其中一大部分问题。比如对于portal来说,是页面静态化,对于web service来说,是高并发(当然,这两种可以说并不确切,这只是针对我参与的项目总结的经验而已),而对于Spark来说,这个大boss就是shuffle。

首先要明确什么是shuffle。Shuffle指的是从map阶段到reduce阶段转换的时候,即map的output向着reduce的input映射的时候,并非节点一一对应的,即干map工作的slave A,它的输出可能要分散跑到reduce节点A、B、C、D …… X、Y、Z去,就好像shuffle的字面意思“洗牌”一样,这些map的输出数据要打散然后根据新的路由算法(比如对key进行某种hash算法),发送到不同的reduce节点上去。(下面这幅图来自 《Spark Architecture: Shuffle》

Spark性能优化——和shuffle搏斗

为什么说shuffle是Spark job的大boss,就是因为Spark本身的计算通常都是在内存中完成的,比如这样一个map结构的RDD:(String, Seq),key是字符串,value是一个Seq,如果只是对value进行一一映射的map操作,比如(1)先计算Seq的长度,(2)再把这个长度作为元素添加到Seq里面去。这两步计算,都可以在local完成,而事实上也是在内存中操作完成的,换言之,不需要跑到别的node上去拿数据,因此执行的速度是非常快的。但是,如果对于一个大的rdd,shuffle发生的时候,就会因为网络传输、数据序列化/反序列化产生大量的磁盘IO和CPU开销。这个性能上的损失是非常巨大的。

要减少shuffle的开销,主要有两个思路:

  1. 减少shuffle次数,尽量不改变key,把数据处理在local完成;
  2. 减少shuffle的数据规模。

先去重,再合并

比如有A、B这样两个规模比较大的RDD,如果各自内部有大量重复,那么二者一合并,再去重:

A.union(B).distinct()

这样的操作固然正确,但是如果可以先各自去重,再合并,再去重,可以大幅度减小shuffle的开销(注意Spark的默认union和Oracle里面的“union all”很像——不去重):

A.distinct().union(B.distinct()).distinct()

看起来变复杂了对不对,但是当时我解决这个问题的时候,用第二种方法时间开销从3个小时减到20分钟。

如果中间结果rdd如果被调用多次,可以显式调用cache()和persist(),以告知Spark,保留当前rdd。当然,即便不这么做,Spark依然存放不久前计算过的结果(以下来自 官方指南 ):

Spark also automatically persists some intermediate data in shuffle operations (e.g. reduceByKey), even without users calling persist. This is done to avoid recomputing the entire input if a node fails during the shuffle. We still recommend users call persist on the resulting RDD if they plan to reuse it.

数据量大,并不一定慢。通常情况下,由于Spark的job是放到内存里面进行运算的,因此一个复杂的map操作不一定执行起来很慢。但是如果牵涉到shuffle,这里面有网络传输和序列化的问题,就有可能非常慢。

类似地,还有filter等等操作,目的也是要先对大的RDD进行“瘦身”操作,然后在做其他操作。

mapValues比map好

明确key不会变的map,就用mapValues来替代,因为这样可以保证Spark不会shuffle你的数据:

A.map{case (A, ((B, C), (D, E))) => (A, (B, C, E))}

改成:

A.map{case ((B, C), (D, E)) => (B, C, E)}

用broadcast + filter来代替join

这种优化是一种特定场景的神器,就是拿大的RDD A去join一个小的RDD B,比如有这样两个RDD:

  • A的结构为(name, age, sex),表示全国人民的RDD,超大
  • B的结果为(age, title),表示“年龄 -> 称号”的映射,比如60岁有称号“花甲之年”,70岁则是“古稀之年”,这个RDD显然很小,因为人的年龄范围在0~200岁之间,而且有的“年龄”还没有“称号”

现在我要从全国人民中找出这些有称号的人来。如果直接写成:

A.map{case (name, age, sex) => (age, (name, sex))}  .join(B)  .map{case (age, ((name, sex), title)) => (name, age, sex)}

你就可以想象,执行的时候超大的A被打散和分发到各个节点去。而且更要命的是,为了恢复一开始的(name, age, sex)的结构,又做了一次map,而这次map一样导致shuffle。两次shuffle,太疯狂了。但是如果这样写:

val b = sc.broadcast(B.collectAsMap) A.filter{case (name, age, sex) => b.values.contains(age)}

一次shuffle都没有,A老老实实待着不动,等着全量的B被分发过来。

另外,在Spark SQL里面直接有BroadcastHashJoin,也是把小的rdd广播出去。

不均匀的shuffle

在工作中遇到这样一个问题,需要转换成这样一个非常巨大的RDD A,结构是(countryId, product),key是国家id,value是商品的具体信息。当时在shuffle的时候,这个hash算法是根据key来选择节点的,但是事实上这个countryId的分布是极其不均匀的,大部分商品都在美国(countryId=1),于是我们通过Ganglia看到,其中一台slave的CPU特别高,计算全部聚集到那一台去了。

找到原因以后,问题解决就容易了,要么避免这个shuffle,要么改进一下key,让它的shuffle能够均匀分布(比如可以拿countryId+商品名称的tuple作key,甚至生成一个随机串)。

明确哪些操作必须在master完成

如果想打印一些东西到stdout里去:

A.foreach(println)

想把RDD的内容逐条打印出来,但是结果却没有出现在stdout里面,因为这一步操作被放到slave上面去执行了。其实只需要collect一下,这些内容就被加载到master的内存中打印了:

A.collect.foreach(println)

再比如,如果遇到RDD操作嵌套的情况,通常考虑优化掉,因为只有master才能去理解和执行RDD的操作,slave只能处理被分配的task而已。比如:

A.map{case (keyA, valueA) => doSomething(B.lookup(keyA).head, valueA)}

就可以用join来代替:

A.join(B).map{case (key, (valueA, valueB)) => doSomething(valueB, valueA)}

用reduceByKey代替groupByKey

这一条应该是比较经典的了。reduceByKey会在当前节点(local)中做reduce操作,也就是说,会在shuffle前,尽可能地减小数据量。而groupByKey则不是,它会不做任何处理而直接去shuffle。当然,有一些场景下,功能上二者并不能互相替换。因为reduceByKey要求参与运算的value,并且和输出的value类型要一样,但是groupByKey则没有这个要求。

有一些类似的xxxByKey操作,都比groupByKey好,比如foldByKey和aggregateByKey。

另外,还有一条类似的是用treeReduce来代替reduce,主要是用于单个reduce操作开销比较大,可以条件treeReduce的深度来控制每次reduce的规模。

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