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一. Spark作業原理

 我們使用spark-submit提交一個Spark作業之后，這個作業就會啟動一個對應的Driver進程。該進程是向集群管理器（Yarn,K8s）申請運行Spark作業需要使用的資源，這里的資源指的就是Executor進程。YARN集群管理器會根據我們為Spark作業設置的資源參數，在各個工作節點上，啟動一定數量的Executor進程，每個Executor進程都占有一定數量的內存和CPU core。

在申請到了作業執行所需的資源之后，Driver進程會將我們編寫的Spark作業代碼分拆為多個stage，每個stage執行一部分代碼片段，并為每個stage創建一批task，然后將這些task分配到各個Executor進程中執行。task是最小的計算單元，負責執行一模一樣的計算邏輯。一個stage的所有task都執行完畢之后，會在各個節點本地的磁盤文件中寫入計算中間結果，然后Driver就會調度運行下一個stage。

Spark是根據shuffle類算子來進行stage的劃分。如果我們的代碼中執行了某個shuffle類算子（比如reduceByKey、join等），那么就會在該算子處，劃分出一個stage界限來。可以大致理解為，shuffle算子執行之前的代碼會被劃分為一個stage，shuffle算子執行以及之后的代碼會被劃分為下一個stage。因此一個stage剛開始執行的時候，它的每個task可能都會從上一個stage的task所在的節點，去通過網絡傳輸拉取需要自己處理的所有key，然后對拉取到的所有相同的key使用我們自己編寫的算子函數執行聚合操作

當我們在代碼中執行了cache/persist等持久化操作時，根據我們選擇的持久化級別的不同，每個task計算出來的數據也會保存到Executor進程的內存或者所在節點的磁盤文件中。

因此Executor的內存主要分為三塊：

第一塊是讓task執行我們自己編寫的代碼時使用，默認是占Executor總內存的20%；

第二塊是讓task通過shuffle過程拉取了上一個stage的task的輸出后，進行聚合等操作時使用，默認也是占Executor總內存的20%；

第三塊是讓RDD持久化時使用，默認占Executor總內存的60%。

二.核心調優參數

num-executors：該參數用于設置Spark作業總共要用多少個Executor進程來執行。Driver在向YARN集群管理器申請資源時，YARN集群管理器會盡可能按照你的設置來在集群的各個工作節點上，啟動相應數量的Executor進程。這個參數非常之重要，如果不設置的話，默認只會給你啟動少量的Executor進程，此時你的Spark作業的運行速度是非常慢的。（建議50~100個左右的Executor進程）

executor-memory：該參數用于設置每個Executor進程的內存。Executor內存的大小，很多時候直接決定了Spark作業的性能，而且跟常見的JVM OOM異常，也有直接的關聯。（根據作業大小不同，建議設置4G~8G，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊列的最大內存量的）

executor-cores：該參數用于設置每個Executor進程的CPU core數量。這個參數決定了每個Executor進程并行執行task線程的能力。因為每個CPU core同一時間只能執行一個task線程，因此每個Executor進程的CPU core數量越多，越能夠快速地執行完分配給自己的所有task線程。（建議設置為2~4個，且num-executors * executor-cores不要超過隊列總CPU core的1/3~1/2）

driver-memory：該參數用于設置Driver進程的內存（建議設置512M到1G）。

spark.default.parallelism：該參數用于設置每個stage的默認task數量。這個參數極為重要，如果不設置可能會直接影響你的Spark作業性能。（建議為50~500左右，缺省情況下Spark自己根據底層HDFS的block數量來設置task的數量，默認是一個HDFS block對應一個task。Spark官網建議設置該參數為num-executors * executor-cores的2~3倍較為合適）

spark.storage.memoryFraction：該參數用于設置RDD持久化數據在Executor內存中能占的比例，默認是0.6（原則上是盡可能保證數據能夠全部在內存中，但如果發現作業發生頻繁的GC，就該考慮是否調小）

spark.shuffle.memoryFraction：該參數用于設置shuffle過程中一個task拉取到上個stage的task的輸出后，進行聚合操作時能夠使用的Executor內存的比例，默認是0.2。也就是說，Executor默認只有20%的內存用來進行該操作。shuffle操作在進行聚合時，如果發現使用的內存超出了這個20%的限制，那么多余的數據就會溢寫到磁盤文件中去，此時就會極大地降低性能。（shuffle操作較多時，建議降低持久化操作的內存占比，提高shuffle操作的內存占比比例，避免shuffle過程中數據過多時內存不夠用，必須溢寫到磁盤上，降低了性能）

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