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Spark RDD 及性能调优

news 来源：原创 2025/6/21 1:50:15

分区（Partitions）：数据被切分为多个分区；每个分区在集群节点上独立处理；分区是并行计算的基本单位。
计算函数（Compute Function）：每个分区应用相同的转换函数；惰性执行机制。
依赖关系（Dependencies）
- 窄依赖：1个父分区 → 1个子分区（map、filter）。
- 宽依赖：1个父分区 → 多个子分区（groupByKey、join）。
分区器（Partitioner）：仅存在于键值对RDD；决定数据如何分区，HashPartitioner（默认）、RangePartitioner（有序数据）
优先位置（Preferred Locations）：数据本地性优化；"移动计算而非数据"原则。

转换操作（Transformations）
- 单RDD：map(), filter(), distinct()，无shuffle。
- 双RDD：union(), intersection()，可能触发Shuffle。
- 键值对：reduceByKey(), join()，通常有Shuffle。
行动操作（Actions）
- collect：全量数据返回到Driver
- take：取前n条数据。
- count：元素总数。
- reduce：聚合操作。
- foreach：分布式遍历。
聚合操作（Aggregate）
- groupByKey：全量数据移动，效率较差。
- reduceByKey：先局部聚合，性能高效。
- aggregateByKey：自定义聚合，较为灵活。
- combineByKey：最底层的API，高度定制化。

存储级别矩阵

逻辑计划生成：解析操作依赖关系；构建抽象语法树（AST）；生成未优化的逻辑计划。
物理计划优化（Catalyst引擎）
- 优化流程：解析列/表元数据、（逻辑优化）应用启发式规则、（物理规划）生成可执行计划、（代码生成）编译为字节码。
- 核心优化规则：谓词下推、常量折叠、列裁剪、连接重排序。
DAG调度与Stage划分：遇到宽依赖（Shuffle）时划分Stage边界；窄依赖操作合并到同一Stage；形成有向无环图（DAG）。
任务调度与执行
- 任务层级结构：
  
  Job：由Action触发的完整计算。
  
  Stage：由无Shuffle依赖的任务组成。
  
  TaskSet：相同Stage的任务集合。
  
  Task：最小执行单元（处理单个分区）。
- 任务调度流程：
  
  DAGScheduler提交TaskSet ➡️ TaskScheduler分配资源 ➡️ Executor启动Task线程 ➡️ Task读取数据并计算➡️ 结果返回

Executor配置公式
- 实例数 = (集群总核数 - 预留核数) / 单Executor核数。
- 内存 = (容器内存 - 1GB) × 0.9（预留10%系统内存）。
- 核数 = 4-5（避免超额订阅）。
Driver配置策略
- 常规作业：4核8GB。
- 大作业：8核16GB。
- 需collect数据：内存 ≥ 数据集大小 × 1.5。
统一内存模型
- 执行内存(60%)：Shuffle/Join/Sort操作。
- 存储内存(20%)：缓存数据和广播变量。
- 用户内存(20%)：UDF等用户数据结构。
堆外内存优化：直接操作二进制数据，绕过JVM限制。

Catalyst优化器
- 核心优化规则：谓词下推提前过滤数据、列裁剪减少处理字段、常量折叠，预先计算常量表达式、优化Join顺序。
- 高级特性：动态分区裁剪，运行时过滤分区；嵌套字段裁剪，处理复杂结构
Tungsten引擎
- 堆外内存管理：绕过JVM堆内存限制；减少GC暂停时间；直接操作二进制数据。
- 缓存感知计算：优化数据布局（列式存储）；提高CPU缓存命中率；向量化处理指令。
- 全阶段代码生成：将查询编译为单个函数；消除虚拟函数调用；生成JVM字节码或本地代码。
Shuffle机制演进
- Hash Shuffle（弃用）：每个Mapper为每个Reducer创建文件；产生O(M*R)个文件（M=Mapper, R=Reducer）
- Sort Shuffle（默认）：Mapper端排序和合并；每个Mapper输出单个索引文件+数据文件；显著减少小文件数量。

分区策略