Spark调优 | Spark OOM问题常见解决方式

Spark OOM 问题分析

Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型：Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。

Execution内存是执行内存，文档中说join，aggregate都在这部分内存中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO。其实map过程也是在这个内存中执行的。

Storage内存是存储broadcast，cache，persist数据的地方。

Other内存是程序执行时预留给自己的内存。

OOM的问题通常出现在execution这块内存中，因为storage这块内存在存放数据满了之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有影响但是不会有OOM的问题。

Spark OOM 常见场景

Spark中的OOM问题不外乎以下三种情况：

• map执行中内存溢出
• shuffle后内存溢出
• driver内存溢出

前两种情况发生在executor中，最后情况发生在driver中。我们针对每种情况具体分析。

Driver Heap OOM

1. 用户在Driver端口生成大对象, 比如创建了一个大的集合数据结构

解决思路： 1.1. 考虑将该大对象转化成Executor端加载. 例如调用sc.textFile/sc.hadoopFile等 1.2. 如若无法避免, 自我评估该大对象占用的内存, 相应增加driver-memory的值

2. 从Executor端收集数据回Driver端

比如Collect. 某个Stage中Executor端发回的所有数据量不能超过spark.driver.maxResultSize，默认1g. 如果用户增加该值, 请对应增加2delta increase到Driver Memory, resultSize该值只是数据序列化之后的Size, 如果是Collect的操作会将这些数据反序列化收集, 此时真正所需内存需要膨胀2-5倍, 甚至10倍. 解决思路: 2.1. 本身不建议将大的数据从Executor端, collect回来. 建议将Driver端对collect回来的数据所做的操作, 转化成Executor端RDD操作. 2.2. 如若无法避免, 自我评collect需要的内存, 相应增加driver-memory的值

3. Spark本身框架的数据消耗

现在在Spark1.6版本之后主要由Spark UI数据消耗, 取决于作业的累计Task个数. 解决思路: 3.1. 考虑缩小大numPartitions的Stage的partition个数, 例如从HDFS load的partitions一般自动计算, 但是后续用户的操作中做了过滤等操作已经大大减少数据量, 此时可以缩小Parititions。 3.2. 通过参数spark.ui.retainedStages(默认1000)/spark.ui.retainedJobs(默认1000)控制. 3.3. 实在没法避免, 相应增加内存.

Executor heap OOM

分几种情况：map过程产生大量对象导致内存溢出、数据倾斜导致内存溢出、coalesce调用导致内存溢出、shuffle后内存溢出。

1. reduce oom

原因：reduce task 去map端获取数据，reduce一边拉取数据一边聚合，reduce端有一块聚合内存（executor memory * 0.2）,也就是这块内存不够 解决方法：

1. 增加reduce 聚合操作的内存的比例 2. 增加Executor memory的大小 --executor-memory 5G 3. 减少reduce task每次拉取的数据量 设置spak.reducer.maxSizeInFlight 24m, 拉取的次数就多了，因此建立连接的次数增多，有可能会连接不上（正好赶上map task端进行GC）

2. shuffle file cannot find or executor lost

解决方法： 当出现以下异常时：shuffle file cannot find，executor lost、task lost，out of memory，可以调节

3. Executor的堆外内存大小

1. map task所运行的executor内存不足

导致executor挂掉了，executor里面的BlockManager就挂掉了，导致ConnectionManager不能用，也就无法建立连接，从而不能拉取数据。

2. executor并没有挂掉

2.1 BlockManage之间的连接失败（map task所运行的executor正在GC） 2.2 建立连接成功，map task所运行的executor正在GC

3. reduce task向Driver中的MapOutputTracker获取shuffle file位置的时候出现了问题 解决方法： 3.1. 增大Executor内存(即堆内内存) ，申请的堆外内存也会随之增加--executor-memory 5G 3.2. 增大堆外内存 --conf spark.executor.memoryoverhead 2048M 默认申请的堆外内存是Executor内存的10%，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G

Shuffle过程中可调的参数

spark.shuffle.file.buffe

默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

注：shuffle中有以下操作会使用到该参数：map端：spill、合并文件时

spark.reducer.maxSizeInFlight

默认值：48m 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。 错误：reduce oom reduce task去map拉数据，reduce 一边拉数据一边聚合 reduce段有一块聚合内存（executor memory * 0.2） 解决办法：1、增加reduce 聚合的内存的比例 设置spark.shuffle.memoryFraction 2、 增加executor memory的大小 --executor-memory 5G 3、减少reduce task每次拉取的数据量 设置spark.reducer.maxSizeInFlight 24m

spark.shuffle.io.maxRetries

默认值：3 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。 调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。 shuffle file not find taskScheduler不负责重试task，由DAGScheduler负责重试stage

spark.shuffle.io.retryWait

默认值：5s 参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。 调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。

spark.shuffle.memoryFraction 默认值：0.2 参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。

spark.shuffle.manager

默认值：sort 参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。 调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

默认值：200 参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。 调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

spark.shuffle.consolidateFiles

默认值：false 参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。 调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。