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用户访问session介绍：
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模块的目标：对用户访问session进行分析
1、可以根据使用者指定的某些条件，筛选出指定的一些用户（有特定年龄、职业、城市）；
2、对这些用户在指定日期范围内发起的session，进行聚合统计，比如，统计出访问时长在0-3s的session占总session数量的比例；
3、按时间比例，比如一天有24个小时，其中12:00-13:00的session数量占当天总session数量的50%，当天总session数量是10000个，那么当天总共要抽取1000个session，ok，12:00-13:00的用户，就得抽取1000*50%=500。而且这500个需要随机抽取。
- 表名：task（MySQL表）
task_id：表的主键
task_name：任务名称
create_time：创建时间
start_time：开始运行的时间
finish_time：结束运行的时间
task_type：任务类型
task_status：任务状态
task_param：用JSON的格式，来封装用户提交的任务对应的特殊的筛选参数
- 表名：user_visit_action（Hive表）
date
user_id
session_id
page_id
action_time
search_keyword
click_category_id
click_product_id
order_category_ids
order_product_ids
pay_category_ids
pay_product_ids
user_visit_action表，网站每天的点击流的数据。
表名：user_info（Hive表）
user_id
username
name
age
professional
city
user_info表 放置了网站注册用户的信息。
spark从MySQL表中读取任务参数，执行作业逻辑，持久化作业结果数据。
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1、按条件筛选session
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2、聚合统计
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3、在符合条件的session中，获取点击、下单和支付数量排名前10的品类
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4、对于排名前10的品类，分别获取其点击次数排名前10的session这个需求，需要使用Spark的分组取TopN的算法来进行实现。也就是说对排名前10的品类对应的数据，按照品类id进行分组，然后求出每组点击数量排名前10的session。
**session随机抽取：**按每天的每个小时的session数量，占当天session总数的比例，乘以每天要抽取的session数量，计算出每个小时要抽取的session数量；
计算出来通过筛选条件的那些session，他们访问过的所有品类（点击、下单、支付），按照各个品类的点击、下单和支付次数，降序排序，获取前10个品类，也就是筛选条件下的那一批session的top10热门品类；
点击、下单和支付次数：优先按照点击次数排序、如果点击次数相等，那么按照下单次数排序、如果下单次数相当，那么按照支付次数排序
- 分配更多资源：
性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的；
基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；
写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，我觉得，就是要来调节最优的资源配置；在这个基础之上，如果说你的spark作业，能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后，无法再分配更多的资源了，公司资源有限；那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点。
问题：
1、分配哪些资源？
2、在哪里分配这些资源？
3、为什么多分配了这些资源以后，性能会得到提升？
答案：
1、分配哪些资源？executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory
2、在哪里分配这些资源？在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）
--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小
--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量
/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \3、调节到多大，算是最大呢？
第一种，Spark Standalone，公司集群上，搭建了一套Spark集群，你心里应该清楚每台机器还能够给你使用的，大概有多少内存，多少cpu core；那么，设置的时候，就根据这个实际的情况，去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；20台机器；executor，20；4G内存，2个cpu core，平均每个executor。
第二种，Yarn。资源队列。资源调度。应该去查看，你的spark作业，要提交到的资源队列，大概有多少资源？500G内存，100个cpu core；executor，50；10G内存，2个cpu core，平均每个executor。
一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）4、为什么调节了资源以后，性能可以提升？
增加executor：
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。
比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。
相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍-数十倍。
增加每个executor的cpu core，也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。
现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。
执行的速度，提升了2.5倍。
增加每个executor的内存量。
增加了内存量以后，对性能的提升，有两点：
1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。
如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？
假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。
task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task。50个executor，每个executor有3个cpu core，也就是说，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core，可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core，就浪费掉了。
你的资源虽然分配足够了，但是问题是，并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。
合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源；比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行；而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少；比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据；现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。
很简单的道理，只要合理设置并行度，就可以完全充分利用你的集群计算资源，并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。
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1、task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）
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2、官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2-3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300-500；实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点，要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费，因为，比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了，就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2-3倍，那么一个task运行完了以后，另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度，提升性能。
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3、如何设置一个Spark Application的并行度？
spark.default.parallelism SparkConf conf = new SparkConf() .set("spark.default.parallelism", "500")
“重剑无锋”：真正有分量的一些技术和点，其实都是看起来比较平凡，看起来没有那么“炫酷”，但是其实是你每次写完一个spark作业，进入性能调优阶段的时候，应该优先调节的事情，就是这些（大部分时候，可能资源和并行度到位了，spark作业就很快了，几分钟就跑完了）
- 第一，RDD架构重构与优化
尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。
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第二，公共RDD一定要实现持久化
北方吃饺子，现包现煮。你人来了，要点一盘饺子。馅料+饺子皮+水->包好的饺子，对包好的饺子去煮，煮开了以后，才有你需要的熟的，热腾腾的饺子。现实生活中，饺子现包现煮，当然是最好的了；
但是Spark中，RDD要去“现包现煮”，那就是一场致命的灾难。对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。
持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。
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第三，持久化，是可以进行序列化的
如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。
当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象；序列化后，大大减少内存的空间占用。
序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。
内存+磁盘，序列化第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化
持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足
如果说，task使用大变量（1m-100m），明知道会导致性能出现恶劣的影响。那么我们怎么来解决呢？广播，Broadcast，将大变量广播出去。而不是直接使用。
刚才说的这种随机抽取的map，1M，举例。还算小的。如果你是从哪个表里面读取了一些维度数据，比方说，所有商品品类的信息，在某个算子函数中要使用到。100M。
1000个task。100G的数据，网络传输。集群瞬间因为这个原因消耗掉100G的内存。
这种默认的，task执行的算子中，使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的副本，有什么缺点呢？
在什么情况下，会出现性能上的恶劣的影响呢？
map，本身是不小，存放数据的一个单位是Entry，还有可能会用链表的格式的来存放Entry链条。所以map是比较消耗内存的数据格式。
比如，map是1M。总共，你前面调优都调的特好，资源给的到位，配合着资源，并行度调节的绝对到位，1000个task。大量task的确都在并行运行。
这些task里面都用到了占用1M内存的map，那么首先，map会拷贝1000份副本，通过网络传输到各个task中去，给task使用。总计有1G的数据，会通过网络传输。网络传输的开销，不容乐观啊！！！网络传输，也许就会消耗掉你的spark作业运行的总时间的一小部分。
map副本，传输到了各个task上之后，是要占用内存的。1个map的确不大，1M；1000个map分布在你的集群中，一下子就耗费掉1G的内存。对性能会有什么影响呢？
不必要的内存的消耗和占用，就导致了，你在进行RDD持久化到内存，也许就没法完全在内存中放下；就只能写入磁盘，最后导致后续的操作在磁盘IO上消耗性能；
你的task在创建对象的时候，也许会发现堆内存放不下所有对象，也许就会导致频繁的垃圾回收器的回收，GC。GC的时候，一定是会导致工作线程停止，也就是导致Spark暂停工作那么一点时间。频繁GC的话，对Spark作业的运行的速度会有相当可观的影响。
广播变量的好处，不是每个task一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话，就可以让变量产生的副本大大减少。
BlockManager负责管理某个Executor对应的内存和磁盘上的数据
BlockManager，也许会从远程的Driver上面去获取变量副本；也有可能从距离比较近的其他节点的Executor的BlockManager上去获取
广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。
task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlockManager中，尝试获取变量副本；如果本地没有，那么就从Driver远程拉取变量副本，并保存在本地的BlockManager中；此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。
executor的BlockManager除了从driver上拉取，也可能从其他节点的BlockManager上拉取变量副本，举例越近越好。
举例来说，（虽然是举例，但是基本都是用我们实际在企业中用的生产环境中的配置和经验来说明的）。
50个executor，1000个task。一个map，10M。
默认情况下，1000个task，1000份副本。10G的数据，网络传输，在集群中，耗费10G的内存资源。
如果使用了广播变量。50个execurtor，50个副本。500M的数据，网络传输，而且不一定都是从Driver传输到每个节点，还可能是就近从最近的节点的executor的bockmanager上拉取变量副本，网络传输速度大大增加；500M的内存消耗。
10000M，500M，20倍。20倍-以上的网络传输性能消耗的降低；20倍的内存消耗的减少。
对性能的提升和影响，还是很客观的。
虽然说，不一定会对性能产生决定性的作用。比如运行30分钟的spark作业，可能做了广播变量以后，速度快了2分钟，或者5分钟。但是一点一滴的调优，积少成多。最后还是会有效果的。
没有经过任何调优手段的spark作业，16个小时；三板斧下来，就可以到5个小时；然后非常重要的一个调优，影响特别大，shuffle调优，2-3个小时；应用了10个以上的性能调优的技术点，JVM+广播，30分钟。16小时-30分钟。
SparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")默认情况下，Spark内部是使用Java的序列化机制，ObjectOutputStream / ObjectInputStream，对象输入输出流机制，来进行序列化
这种默认序列化机制的好处在于，处理起来比较方便；也不需要我们手动去做什么事情，只是，你在算子里面使用的变量，必须是实现Serializable接口的，可序列化即可。
但是缺点在于，默认的序列化机制的效率不高，序列化的速度比较慢；序列化以后的数据，占用的内存空间相对还是比较大。
可以手动进行序列化格式的优化Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。
所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少；在集群中耗费的内存资源大大减少。
Kryo序列化机制，一旦启用以后，会生效的几个地方：
1、算子函数中使用到的外部变量
2、持久化RDD时进行序列化，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER
3、shuffle
1、算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo以后：优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗
2、持久化RDD，优化内存的占用和消耗；持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就不至于频繁的占满内存，频繁发生GC。
3、shuffle：可以优化网络传输的性能
首先第一步，在SparkConf中设置一个属性，spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类；
Kryo之所以没有被作为默认的序列化类库的原因，就要出现了：主要是因为Kryo要求，如果要达到它的最佳性能的话，那么就一定要注册你自定义的类（比如，你的算子函数中使用到了外部自定义类型的对象变量，这时，就要求必须注册你的类，否则Kryo达不到最佳性能）。
第二步，注册你使用到的，需要通过Kryo序列化的，一些自定义类，SparkConf.registerKryoClasses()
项目中的使用：
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").registerKryoClasses(new Class[]{CategorySortKey.class})-
fastutil介绍：
fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，好处在于，fastutil集合类，可以减小内存的占用，并且在进行集合的遍历、根据索引（或者key）获取元素的值和设置元素的值的时候，提供更快的存取速度；fastutil也提供了64位的array、set和list，以及高性能快速的，以及实用的IO类，来处理二进制和文本类型的文件；fastutil最新版本要求Java 7以及以上版本；
fastutil的每一种集合类型，都实现了对应的Java中的标准接口（比如fastutil的map，实现了Java的Map接口），因此可以直接放入已有系统的任何代码中。fastutil还提供了一些JDK标准类库中没有的额外功能（比如双向迭代器）。
fastutil除了对象和原始类型为元素的集合，fastutil也提供引用类型的支持，但是对引用类型是使用等于号（=）进行比较的，而不是equals()方法。fastutil尽量提供了在任何场景下都是速度最快的集合类库。
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Spark中应用fastutil的场景：
1、如果算子函数使用了外部变量；
那么第一，你可以使用Broadcast广播变量优化；
第二，可以使用Kryo序列化类库，提升序列化性能和效率；
第三，如果外部变量是某种比较大的集合，那么可以考虑使用fastutil改写外部变量，首先从源头上就减少内存的占用，通过广播变量进一步减少内存占用，再通过Kryo序列化类库进一步减少内存占用。
2、在你的算子函数里，也就是task要执行的计算逻辑里面，如果有逻辑中，出现，要创建比较大的Map、List等集合，可能会占用较大的内存空间，而且可能涉及到消耗性能的遍历、存取等集合操作；那么此时，可以考虑将这些集合类型使用fastutil类库重写，使用了fastutil集合类以后，就可以在一定程度上，减少task创建出来的集合类型的内存占用。避免executor内存频繁占满，频繁唤起GC，导致性能下降。
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关于fastutil调优的说明：
fastutil其实没有你想象中的那么强大，也不会跟官网上说的效果那么一鸣惊人。广播变量、Kryo序列化类库、fastutil，都是之前所说的，对于性能来说，类似于一种调味品，烤鸡，本来就很好吃了，然后加了一点特质的孜然麻辣粉调料，就更加好吃了一点。分配资源、并行度、RDD架构与持久化，这三个就是烤鸡；broadcast、kryo、fastutil，类似于调料。
比如说，你的spark作业，经过之前一些调优以后，大概30分钟运行完，现在加上broadcast、kryo、fastutil，也许就是优化到29分钟运行完、或者更好一点，也许就是28分钟、25分钟。
shuffle调优，15分钟；groupByKey用reduceByKey改写，执行本地聚合，也许10分钟；跟公司申请更多的资源，比如资源更大的YARN队列，1分钟。
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fastutil的使用：第一步：在pom.xml中引用fastutil的包<
<dependency> <groupId>fastutil</groupId> <artifactId>fastutil</artifactId> <version>5.0.9</version> </dependency>
速度比较慢，可能是从国外的网去拉取jar包，可能要等待5分钟，甚至几十分钟，不等
List => IntList
基本都是类似于IntList的格式，前缀就是集合的元素类型；特殊的就是Map，Int2IntMap，代表了key-value映射的元素类型。除此之外，刚才也看到了，还支持object、reference。
PROCESS_LOCAL：进程本地化，代码和数据在同一个进程中，也就是在同一个executor中；计算数据的task由executor执行，数据在executor的BlockManager中；性能最好
NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中；比如说，数据作为一个HDFS block块，就在节点上，而task在节点上某个executor中运行；或者是，数据和task在一个节点上的不同executor中；数据需要在进程间进行传输
NO_PREF：对于task来说，数据从哪里获取都一样，没有好坏之分
RACK_LOCAL：机架本地化，数据和task在一个机架的两个节点上；数据需要通过网络在节点之间进行传输ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差
spark.locality.wait，默认是3s
Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据；
但是呢，通常来说，有时，事与愿违，可能task没有机会分配到它的数据所在的节点，为什么呢，可能那个节点的计算资源和计算能力都满了；所以呢，这种时候，通常来说，Spark会等待一段时间，默认情况下是3s钟（不是绝对的，还有很多种情况，对不同的本地化级别，都会去等待），到最后，实在是等待不了了，就会选择一个比较差的本地化级别，比如说，将task分配到靠它要计算的数据所在节点，比较近的一个节点，然后进行计算。
但是对于第二种情况，通常来说，肯定是要发生数据传输，task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据，BlockManager发现自己本地没有数据，会通过一个getRemote()方法，通过TransferService（网络数据传输组件）从数据所在节点的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。
对于我们来说，当然不希望是类似于第二种情况的了。最好的，当然是task和数据在一个节点上，直接从本地executor的BlockManager中获取数据，纯内存，或者带一点磁盘IO；如果要通过网络传输数据的话，那么实在是，性能肯定会下降的，大量网络传输，以及磁盘IO，都是性能的杀手。
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我们什么时候要调节这个参数？
观察日志，spark作业的运行日志，推荐大家在测试的时候，先用client模式，在本地就直接可以看到比较全的日志。日志里面会显示，starting task。。。，PROCESS LOCAL、NODE LOCAL观察大部分task的数据本地化级别
如果大多都是PROCESS_LOCAL，那就不用调节了
如果是发现，好多的级别都是NODE_LOCAL、ANY，那么最好就去调节一下数据本地化的等待时长调节完，应该是要反复调节，每次调节完以后，再来运行，观察日志看看大部分的task的本地化级别有没有提升；看看，整个spark作业的运行时间有没有缩短
你别本末倒置，本地化级别倒是提升了，但是因为大量的等待时长，spark作业的运行时间反而增加了，那就还是不要调节了怎么调节？
spark.locality.wait，默认是3s；6s，10s
默认情况下，下面3个的等待时长，都是跟上面那个是一样的，都是3s
spark.locality.wait.process spark.locality.wait.node spark.locality.wait.rack new SparkConf() .set("spark.locality.wait", "10")
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理论基础：spark是用scala开发的。大家不要以为scala就跟java一点关系都没有了，这是一个很常见的错误。
spark的scala代码调用了很多java api。scala也是运行在java虚拟机中的。
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java虚拟机可能会产生什么样的问题
内存不足？？！！
我们的RDD的缓存、task运行定义的算子函数，可能会创建很多对象。都可能会占用大量内存，没搞好的话，可能导致JVM出问题。
1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等
2、JVM调优（Java虚拟机）：JVM相关的参数，通常情况下，如果你的硬件配置、基础的JVM的配置，都ok的话，JVM通常不会造成太严重的性能问题；反而更多的是，在troubleshooting中，JVM占了很重要的地位；JVM造成线上的spark作业的运行报错，甚至失败（比如OOM）。
3、shuffle调优（相当重要）：spark在执行groupByKey、reduceByKey等操作时的，shuffle环节的调优。这个很重要。shuffle调优，其实对spark作业的性能的影响，是相当之高！！！
经验：在spark作业的运行过程中，只要一牵扯到有shuffle的操作，基本上shuffle操作的性能消耗，要占到整个spark作业的50%-90%。10%用来运行map等操作，90%耗费在两个shuffle操作。groupByKey、countByKey。
4、spark操作调优（spark算子调优，比较重要）：groupByKey，countByKey或aggregateByKey来重构实现。有些算子的性能，是比其他一些算子的性能要高的。foreachPartition替代foreach。如果一旦遇到合适的情况，效果还是不错的。
1、分配资源、并行度、RDD架构与缓存
2、shuffle调优
3、spark算子调优
4、JVM调优、广播大变量。。。
我们在spark task执行算子函数（我们自己写的），可能会创建很多对象，这些对象，都是要放入JVM年轻代中的。
理想情况下，老年代都是放一些声明周期很长的对象，数量应该是很少的。比如数据库连接池
每一次放对象的时候，都是放入eden区域，和其中一个survivor区域；另外一个survivor区域是空闲的。
**当eden区域和一个survivor区域放满了以后（spark运行过程中，产生的对象实在太多了），就会触发minor gc，**小型垃圾回收。把不再使用的对象，从内存中清空，给后面新创建的对象腾出来点儿地方。清理掉了不再使用的对象之后，那么也会将存活下来的对象（还要继续使用的），放入之前空闲的那一个survivor区域中。
这里可能会出现一个问题。默认eden、survior1和survivor2的内存占比是8:1:1。问题是，如果存活下来的对象是1.5，一个survivor区域放不下。此时就可能通过JVM的担保机制（不同JVM版本可能对应的行为），将多余的对象，直接放入老年代了。
如果你的JVM内存不够大的话，可能导致频繁的年轻代内存满溢，频繁的进行minor gc。频繁的minor gc会导致短时间内，有些存活的对象，多次垃圾回收都没有回收掉。会导致这种短声明周期（其实不一定是要长期使用的）对象，年龄过大，垃圾回收次数太多还没有回收到，跑到老年代。
老年代中，可能会因为内存不足，囤积一大堆，短生命周期的，本来应该在年轻代中的，可能马上就要被回收掉的对象。
此时，可能导致老年代频繁满溢。频繁进行full gc（全局/全面垃圾回收）。full gc就会去回收老年代中的对象。full gc由于这个算法的设计，是针对的是，老年代中的对象数量很少，满溢进行full gc的频率应该很少，因此采取了不太复杂，但是耗费性能和时间的垃圾回收算法。
full gc很慢。full gc / minor gc，无论是快，还是慢，都会导致jvm的工作线程停止工作，stop the world。简而言之，就是说，gc的时候，spark停止工作了。等着垃圾回收结束。
内存不充足的时候，问题：
1、频繁minor gc，也会导致频繁spark停止工作
2、老年代囤积大量活跃对象（短生命周期的对象），导致频繁full gc，full gc时间很长，短则数十秒，长则数分钟，甚至数小时。可能导致spark长时间停止工作。
3、严重影响咱们的spark的性能和运行的速度。
- JVM调优的第一个点：降低cache操作的内存占比
spark中，堆内存又被划分成了两块儿，一块儿是专门用来给RDD的cache、persist操作进行RDD数据缓存用的；另外一块儿，就是我们刚才所说的，用来给spark算子函数的运行使用的，存放函数中自己创建的对象。
默认情况下，给RDD cache操作的内存占比，是0.6，60%的内存都给了cache操作了。但是问题是，如果某些情况下，cache不是那么的紧张，问题在于task算子函数中创建的对象过多，然后内存又不太大，导致了频繁的minor gc，甚至频繁full gc，导致spark频繁的停止工作。性能影响会很大。
针对上述这种情况，大家可以在之前我们讲过的那个spark ui。yarn去运行的话，那么就通过yarn的界面，去查看你的spark作业的运行统计，很简单，大家一层一层点击进去就好。可以看到每个stage的运行情况，包括每个task的运行时间、gc时间等等。
如果发现gc太频繁，时间太长。此时就可以适当调价这个比例。降低cache操作的内存占比，大不了用persist操作，选择将一部分缓存的RDD数据写入磁盘，或者序列化方式，配合Kryo序列化类，减少RDD缓存的内存占用；降低cache操作内存占比；对应的，算子函数的内存占比就提升了。这个时候，可能，就可以减少minor gc的频率，同时减少full gc的频率。对性能的提升是有一定的帮助的。一句话，让task执行算子函数时，有更多的内存可以使用。
spark.storage.memoryFraction，0.6 -> 0.5 -> 0.4 -> 0.2
executor堆外
内存有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）；
可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出；然后可能导致后续的stage的task在运行的时候，可能要从一些executor中去拉取shuffle map output文件，但是executor可能已经挂掉了，关联的block manager也没有了；所以可能会报shuffle output file not found；resubmitting task；executor lost；spark作业彻底崩溃。
上述情况下，就可以去考虑调节一下executor的堆外内存。也许就可以避免报错；此外，有时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来说，也会带来一定的提升。
如果此时，stage0的executor挂了，block manager也没有了；此时，stage1的executor的task，虽然通过Driver的MapOutputTrakcer获取到了自己数据的地址；但是实际上去找对方的block manager获取数据的时候，是获取不到的
此时，就会在spark-submit运行作业（jar），client（standalone client、yarn client），在本机就会打印出log
shuffle output file not found。。。DAGScheduler，resubmitting task，一直会挂掉。
反复挂掉几次，反复报错几次
整个spark作业就崩溃了
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置；一定要注意！！！切记，不是在你的spark作业代码中，用new SparkConf().set()这种方式去设置，不要这样去设置，是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。
spark.yarn.executor.memoryOverhead（看名字，顾名思义，针对的是基于yarn的提交模式）默认情况下，这个堆外内存上限大概是300多M；后来我们通常项目中，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
通常这个参数调节上去以后，就会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时呢，会让整体spark作业的性能，得到较大的提升。
executor，优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据如果本地block manager没有的话，那么会通过TransferService，去远程连接其他节点上executor的block manager去获取
task创建的对象特别大，特别多,频繁的让JVM堆内存满溢，进行垃圾回收。
此时呢，就会没有响应，无法建立网络连接；会卡住；ok，spark默认的网络连接的超时时长，是60s；如果卡住60s都无法建立连接的话，那么就宣告失败了。
碰到一种情况，偶尔，偶尔，偶尔！！！没有规律！！！某某file。一串file id。uuid（dsfsfd-2342vs--sdf--sdfsd）。not found。file lost。
这种情况下，很有可能是有那份数据的executor在jvm gc。所以拉取数据的时候，建立不了连接。然后超过默认60s以后，直接宣告失败。报错几次，几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler，反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。
可以考虑调节连接的超时时长。
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300spark-submit脚本，切记，不是在new SparkConf().set()这种方式来设置的。
spark.core.connection.ack.wait.timeout（spark core，connection，连接，ack，wait timeout，建立不上连接的时候，超时等待时长）
调节这个值比较大以后，通常来说，可以避免部分的偶尔出现的某某文件拉取失败，某某文件lost掉了。。。
- 什么样的情况下，会发生shuffle？
在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join，等等。
- 什么是shuffle？
groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。
然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理，<key, Iterable>；
reduceByKey，算子函数去对values集合进行reduce操作，最后变成一个value；
countByKey，需要在一个task中，获取到一个key对应的所有的value，然后进行计数，统计总共有多少个value；
join，RDD<key, value>，RDD<key, value>，只要是两个RDD中，key相同对应的2个value，都能到一个节点的executor的task中，给我们进行处理。
reduceByKey(_+_)
问题在于，同一个单词，比如说（hello, 1），可能散落在不同的节点上；对每个单词进行累加计数，就必须让所有单词都跑到同一个节点的一个task中，给一个task来进行处理。
shuffle，一定是分为两个stage来完成的。因为这其实是个逆向的过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage。
reduceByKey(+)，在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job为多个stage。划分的依据，就是，如果发现有会触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey，就将这个操作的前半部分，以及之前所有的RDD和transformation操作，划分为一个stage；shuffle操作的后半部分，以及后面的，直到action为止的RDD和transformation操作，划分为另外一个stage。
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每一个shuffle的前半部分stage的task，每个task都会创建下一个stage的task数量相同的文件，比如下一个stage会有100个task，那么当前stage每个task都会创建100份文件；会将同一个key对应的values，一定是写入同一个文件中的；不同节点上的task，也一定会将同一个key对应的values，写入下一个stage，同一个task对应的文件中。
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shuffle的后半部分stage的task，每个task都会从各个节点上的task写的属于自己的那一份文件中，拉取key, value对；然后task会有一个内存缓冲区，然后会用HashMap，进行key, values的汇聚；(key ,values)；task会用我们自己定义的聚合函数，比如reduceByKey(+)，把所有values进行一对一的累加；聚合出来最终的值。就完成了shuffle。
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shuffle前半部分的task在写入数据到磁盘文件之前，都会先写入一个一个的内存缓冲，内存缓冲满溢之后，再spill溢写到磁盘文件中。
- 问题来了：默认的这种shuffle行为，对性能有什么样的恶劣影响呢？
实际生产环境的条件：100个节点（每个节点一个executor）：100个executor
每个executor：2个cpu core
总共1000个task：每个executor平均10个task
每个节点，10个task，每个节点会输出多少份map端文件？
10 * 1000=1万个文件
总共有多少份map端输出文件？
100 * 10000 = 100万。
shuffle中的写磁盘的操作，基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。
通过上面的分析，一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节，会写入磁盘100万个文件。
磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响，是极其惊人和吓人的。基本上，spark作业的性能，都消耗在shuffle中了，虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分，但是这里也是非常大的一个性能消耗点。
new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")开启shuffle map端输出文件合并的机制；默认情况下，是不开启的，就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作，严重影响性能。
-
开启了map端输出文件的合并机制之后：
第一个stage，同时就运行cpu core个task，比如cpu core是2个，并行运行2个task；每个task都创建下一个stage的task数量个文件；
第一个stage，并行运行的2个task执行完以后；就会执行另外两个task；另外2个task不会再重新创建输出文件；而是复用之前的task创建的map端输出文件，将数据写入上一批task的输出文件中。
第二个stage，task在拉取数据的时候，就不会去拉取上一个stage每一个task为自己创建的那份输出文件了；而是拉取少量的输出文件，每个输出文件中，可能包含了多个task给自己的map端输出。
-
提醒一下（map端输出文件合并）：
只有并行执行的task会去创建新的输出文件；下一批并行执行的task，就会去复用之前已有的输出文件；但是有一个例外，比如2个task并行在执行，但是此时又启动要执行2个task；那么这个时候的话，就无法去复用刚才的2个task创建的输出文件了；而是还是只能去创建新的输出文件。
要实现输出文件的合并的效果，必须是一批task先执行，然后下一批task再执行，才能复用之前的输出文件；负责多批task同时起来执行，还是做不到复用的。
-
开启了map端输出文件合并机制之后，生产环境上的例子，会有什么样的变化？
实际生产环境的条件：
100个节点（每个节点一个executor）：100个executor
每个executor：2个cpu core
总共1000个task：每个executor平均10个task
每个节点，2个cpu core，有多少份输出文件呢？2 * 1000 = 2000个总共100个节点，
总共创建多少份输出文件呢？
100 * 2000 = 20万个文件
相比较开启合并机制之前的情况，100万个map端输出文件，在生产环境中，立减5倍！
-
合并map端输出文件，对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢？
1、map task写入磁盘文件的IO，减少：100万文件 -> 20万文件
2、第二个stage，原本要拉取第一个stage的task数量份文件，1000个task，第二个stage的每个task，都要拉取1000份文件，走网络传输；合并以后，100个节点，每个节点2个cpu core，第二个stage的每个task，主要拉取100 * 2 = 200个文件即可；网络传输的性能消耗是不是也大大减少
分享一下，实际在生产环境中，使用了spark.shuffle.consolidateFiles机制以后，实际的性能调优的效果：对于上述的这种生产环境的配置，性能的提升，还是相当的客观的。spark作业，5个小时 -> 2-3个小时。
大家不要小看这个map端输出文件合并机制。实际上，在数据量比较大，你自己本身做了前面的性能调优，executor上去->cpu core上去->并行度（task数量）上去，shuffle没调优，shuffle就很糟糕了；大量的map端输出文件的产生。对性能有比较恶劣的影响。
这个时候，去开启这个机制，可以很有效的提升性能。
spark.shuffle.file.buffer，默认32k
spark.shuffle.memoryFraction，0.2map端内存缓冲，reduce端内存占比；很多资料、网上视频，都会说，这两个参数，是调节shuffle性能的不二选择，很有效果的样子，实际上，不是这样的。
以实际的生产经验来说，这两个参数没有那么重要，往往来说，shuffle的性能不是因为这方面的原因导致的
但是，有一点点效果的，broadcast，数据本地化等待时长；这两个shuffle调优的小点，其实也是需要跟其他的大量的小点配合起来使用，一点一点的提升性能，最终很多个性能调优的小点的效果，汇集在一起之后，那么就会有可以看见的还算不错的性能调优的效果。
默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。
这个缓冲区大小，默认是32kb。
每一次，当内存缓冲区满溢之后，才会进行spill操作，溢写操作，溢写到磁盘文件中去。
reduce端task，在拉取到数据之后，会用hashmap的数据格式，来对各个key对应的values进行汇聚。
针对每个key对应的values，执行我们自定义的聚合函数的代码，比如_ + _（把所有values累加起来）
reduce task，在进行汇聚、聚合等操作的时候，实际上，使用的就是自己对应的executor的内存，executor（jvm进程，堆），默认executor内存中划分给reduce task进行聚合的比例，是0.2。
问题来了，因为比例是0.2，所以，理论上，很有可能会出现，拉取过来的数据很多，那么在内存中，放不下；这个时候，默认的行为，就是说，将在内存放不下的数据，都spill（溢写）到磁盘文件中去。
- 原理说完之后，来看一下，默认情况下，不调优，可能会出现什么样的问题？
默认，map端内存缓冲是每个task，32kb。默认，reduce端聚合内存比例，是0.2，也就是20%。
- 如果map端的task，处理的数据量比较大，但是呢，你的内存缓冲大小是固定的。可能会出现什么样的情况？
每个task就处理320kb，32kb，总共会向磁盘溢写320 / 32 = 10次。
每个task处理32000kb，32kb，总共会向磁盘溢写32000 / 32 = 1000次。
在map task处理的数据量比较大的情况下，而你的task的内存缓冲默认是比较小的，32kb。可能会造成多次的map端往磁盘文件的spill溢写操作，发生大量的磁盘IO，从而降低性能。
reduce端聚合内存，占比。默认是0.2。如果数据量比较大，reduce task拉取过来的数据很多，那么就会频繁发生reduce端聚合内存不够用，频繁发生spill操作，溢写到磁盘上去。
而且最要命的是，磁盘上溢写的数据量越大，后面在进行聚合操作的时候，很可能会多次读取磁盘中的数据，进行聚合。
默认不调优，在数据量比较大的情况下，可能频繁地发生reduce端的磁盘文件的读写。这两个点之所以放在一起讲，是因为他们俩是有关联的。数据量变大，map端肯定会出点问题；reduce端肯定也会出点问题；出的问题是一样的，都是磁盘IO频繁，变多，影响性能。
-
调优：
调节map task内存缓冲：spark.shuffle.file.buffer，默认32k（spark 1.3.x不是这个参数，后面还有一个后缀，kb；spark 1.5.x以后，变了，就是现在这个参数）
调节reduce端聚合内存占比：spark.shuffle.memoryFraction，0.2
在实际生产环境中，我们在什么时候来调节两个参数？
看Spark UI，如果你的公司是决定采用standalone模式，那么狠简单，你的spark跑起来，会显示一个Spark UI的地址，4040的端口，进去看，依次点击进去，可以看到，你的每个stage的详情，有哪些executor，有哪些task，每个task的shuffle write和shuffle read的量，shuffle的磁盘和内存，读写的数据量；如果是用的yarn模式来提交，课程最前面，从yarn的界面进去，点击对应的application，进入Spark UI，查看详情。
如果发现shuffle 磁盘的write和read，很大。这个时候，就意味着最好调节一些shuffle的参数。进行调优。首先当然是考虑开启map端输出文件合并机制。
调节上面说的那两个参数。调节的时候的原则。spark.shuffle.file.buffer，每次扩大一倍，然后看看效果，64，128；spark.shuffle.memoryFraction，每次提高0.1，看看效果。
不能调节的太大，太大了以后过犹不及，因为内存资源是有限的，你这里调节的太大了，其他环节的内存使用就会有问题了。调节了以后，效果？map task内存缓冲变大了，减少spill到磁盘文件的次数；reduce端聚合内存变大了，减少spill到磁盘的次数，而且减少了后面聚合读取磁盘文件的数量。
首先先声明一点：
之前我们所讲的，其实都是已经属于Spark中，比较老旧的一种shuffle manager，HashShuffleManager；这种manager，实际上，从spark 1.2.x版本以后，就不再是默认的选择了。HashShuffleManager的原理，以及对应的一些性能调优的点，基本上，之前几讲，咱们就都讲过了。
spark 1.2.x版本以后，默认的shuffle manager，是什么呢？
SortShuffleManager。
- SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同：
1、SortShuffleManager会对每个reduce task要处理的数据，进行排序（默认的）。
2、SortShuffleManager会避免像HashShuffleManager那样，默认就去创建多份磁盘文件。一个task，只会写入一个磁盘文件，不同reduce task的数据，用offset来划分界定。
之前讲解的一些调优的点，比如consolidateFiles机制、map端缓冲、reduce端内存占比。这些对任何shuffle manager都是有用的。
- 如何不sort？
自己可以设定一个阈值，默认是200，当reduce task数量少于等于200；map task创建的输出文件小于等于200的；最后会将所有的输出文件合并为一份文件。
这样做的好处，就是避免了sort排序，节省了性能开销。而且还能将多个reduce task的文件合并成一份文件。节省了reduce task拉取数据的时候的磁盘IO的开销。
在spark 1.5.x以后，对于shuffle manager又出来了一种新的manager，tungsten-sort（钨丝），钨丝sort shuffle manager。
官网上一般说，钨丝sort shuffle manager，效果跟sort shuffle manager是差不多的。但是，唯一的不同之处在于**，钨丝manager，是使用了自己实现的一套内存管理机制，性能上有很大的提升， 而且可以避免shuffle过程中产生的大量的OOM，GC，等等内存相关的异常。**
- 来一个总结，现在相当于把spark的shuffle的东西又多讲了一些。大家理解的更加深入了。hash、sort、tungsten-sort。如何来选择？
1、**需不需要数据默认就让spark给你进行排序？**就好像mapreduce，默认就是有按照key的排序。如果不需要的话，其实还是建议搭建就使用最基本的HashShuffleManager，因为最开始就是考虑的是不排序，换取高性能；
2、**什么时候需要用sort shuffle manager？**如果你需要你的那些数据按key排序了，那么就选择这种吧，而且要注意，reduce task的数量应该是超过200的，这样sort、merge（多个文件合并成一个）的机制，才能生效把。但是这里要注意，你一定要自己考量一下，有没有必要在shuffle的过程中，就做这个事情，毕竟对性能是有影响的。
3、如果你不需要排序，而且你希望你的每个task输出的文件最终是会合并成一份的，你自己认为可以减少性能开销；可以去调节bypassMergeThreshold这个阈值，比如你的reduce task数量是500，默认阈值是200，所以默认还是会进行sort和直接merge的；可以将阈值调节成550，不会进行sort，按照hash的做法，每个reduce task创建一份输出文件，最后合并成一份文件。（一定要提醒大家，这个参数，其实我们通常不会在生产环境里去使用，也没有经过验证说，这样的方式，到底有多少性能的提升）
4、如果你想选用sort based shuffle manager，而且你们公司的spark版本比较高，是1.5.x版本的，那么可以考虑去尝试使用tungsten-sort shuffle manager。看看性能的提升与稳定性怎么样。
- 总结：
1、在生产环境中，不建议大家贸然使用第三点和第四点：
2、如果你不想要你的数据在shuffle时排序，那么就自己设置一下，用hash shuffle manager。
3、如果你的确是需要你的数据在shuffle时进行排序的，那么就默认不用动，默认就是sort shuffle manager；或者是什么？如果你压根儿不care是否排序这个事儿，那么就默认让他就是sort的。调节一些其他的参数（consolidation机制）。（80%，都是用这种）
spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort
new SparkConf().set("spark.shuffle.manager", "hash")new SparkConf().set("spark.shuffle.manager", "tungsten-sort")
// 默认就是，new SparkConf().set("spark.shuffle.manager", "sort")new SparkConf().set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "550")spark中，最基本的原则，就是每个task处理一个RDD的partition。
- MapPartitions操作的优点：
如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。但是，使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。
- MapPartitions的缺点：
如果是普通的map操作，一次function的执行就处理一条数据；那么如果内存不够用的情况下，比如处理了1千条数据了，那么这个时候内存不够了，那么就可以将已经处理完的1千条数据从内存里面垃圾回收掉，或者用其他方法，腾出空间来吧。所以说普通的map操作通常不会导致内存的OOM异常。
但是MapPartitions操作，对于大量数据来说，比如甚至一个partition，100万数据，一次传入一个function以后，那么可能一下子内存不够，但是又没有办法去腾出内存空间来，可能就OOM，内存溢出。
- 什么时候比较适合用MapPartitions系列操作
就是说，数据量不是特别大的时候，都可以用这种MapPartitions系列操作，性能还是非常不错的，是有提升的。
比如原来是15分钟，（曾经有一次性能调优），12分钟。10分钟->9分钟。但是也有过出问题的经验，
MapPartitions只要一用，直接OOM，内存溢出，崩溃。在项目中，自己先去估算一下RDD的数据量，以及每个partition的量，还有自己分配给每个executor的内存资源。看看一下子内存容纳所有的partition数据，行不行。
如果行，可以试一下，能跑通就好。性能肯定是有提升的。但是试了一下以后，发现，不行，OOM了，那就放弃吧。
默认情况下，经过了这种filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的）
- 问题：
1、每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task，来进行处理；有点浪费task计算资源。
2、每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个partition的时候，每个task要处理的数据量就不同，这个时候很容易发生什么问题？数据倾斜。。。。
比如说，第二个partition的数据量才100；但是第三个partition的数据量是900；那么在后面的task处理逻辑一样的情况下，不同的task要处理的数据量可能差别达到了9倍，甚至10倍以上；
同样也就导致了速度的差别在9倍，甚至10倍以上。
这样的话呢，就会导致有些task运行的速度很快；有些task运行的速度很慢。这，就是数据倾斜。
- 针对上述的两个问题，我们希望应该能够怎么样？
1、针对第一个问题，我们希望可以进行partition的压缩吧，因为数据量变少了，那么partition其实也完全可以对应的变少。比如原来是4个partition，现在完全可以变成2个partition。那么就只要用后面的2个task来处理即可。就不会造成task计算资源的浪费。（不必要，针对只有一点点数据的partition，还去启动一个task来计算）
2、针对第二个问题，其实解决方案跟第一个问题是一样的；也是去压缩partition，尽量让每个partition的数据量差不多。那么这样的话，后面的task分配到的partition的数据量也就差不多。不会造成有的task运行速度特别慢，有的task运行速度特别快。避免了数据倾斜的问题。
有了解决问题的思路之后，接下来，我们该怎么来做呢？实现？
coalesce算子
主要就是用于在filter操作之后，针对每个partition的数据量各不相同的情况，来压缩partition的数量。减少partition的数量，而且让每个partition的数据量都尽量均匀紧凑。
从而便于后面的task进行计算操作，在某种程度上，能够一定程度的提升性能。
-
默认的foreach的性能缺陷在哪里？
首先，对于每条数据，都要单独去调用一次function，task为每个数据，都要去执行一次function函数。
如果100万条数据，（一个partition），调用100万次。性能比较差。
另外一个非常非常重要的一点
如果每个数据，你都去创建一个数据库连接的话，那么你就得创建100万次数据库连接。
但是要注意的是，数据库连接的创建和销毁，都是非常非常消耗性能的。虽然我们之前已经用了数据库连接池，只是创建了固定数量的数据库连接。
你还是得多次通过数据库连接，往数据库（MySQL）发送一条SQL语句，然后MySQL需要去执行这条SQL语句。如果有100万条数据，那么就是100万次发送SQL语句。
以上两点（数据库连接，多次发送SQL语句），都是非常消耗性能的。
-
在生产环境中，通常来说，都使用foreachPartition来写数据库的
-
用了foreachPartition算子之后，好处在哪里？
1、对于我们写的function函数，就调用一次，一次传入一个partition所有的数据
2、主要创建或者获取一个数据库连接就可以
3、只要向数据库发送一次SQL语句和多组参数即可
在实际生产环境中，清一色，都是使用foreachPartition操作；但是有个问题，跟mapPartitions操作一样，如果一个partition的数量真的特别特别大，比如真的是100万，那基本上就不太靠谱了。
一下子进来，很有可能会发生OOM，内存溢出的问题。一组数据的对比：生产环境一个partition大概是1千条左右用foreach，跟用foreachPartition，性能的提升达到了2~3分钟。
- 并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。
1、spark.default.parallelism
2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）
咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式，你的spark-submit脚本中，会指定你的application总共要启动多少个executor，100个；每个executor多少个cpu core，2~3个；总共application，有cpu core，200个。
官方推荐，根据你的application的总cpu core数量（在spark-submit中可以指定，200个），自己手动设置spark.default.parallelism参数，指定为cpu core总数的2~3倍。400~600个并行度。600。
承上启下
- 你设置的这个并行度，在哪些情况下会生效？哪些情况下，不会生效？
如果你压根儿没有使用Spark SQL（DataFrame），那么你整个spark application默认所有stage的并行度都是你设置的那个参数。（除非你使用coalesce算子缩减过partition数量）
问题来了，Spark SQL，用了。用Spark SQL的那个stage的并行度，你没法自己指定。Spark SQL自己会默认根据hive表对应的hdfs文件的block，自动设置Spark SQL查询所在的那个stage的并行度。你自己通过spark.default.parallelism参数指定的并行度，只会在没有Spark SQL的stage中生效。
比如你第一个stage，用了Spark SQL从hive表中查询出了一些数据，然后做了一些transformation操作，接着做了一个shuffle操作（groupByKey）；下一个stage，在shuffle操作之后，做了一些transformation操作。hive表，对应了一个hdfs文件，有20个block；你自己设置了spark.default.parallelism参数为100。
你的第一个stage的并行度，是不受你的控制的，就只有20个task；第二个stage，才会变成你自己设置的那个并行度，100。
- 问题在哪里？
Spark SQL默认情况下，它的那个并行度，咱们没法设置。可能导致的问题，也许没什么问题，也许很有问题。Spark SQL所在的那个stage中，后面的那些transformation操作，可能会有非常复杂的业务逻辑，甚至说复杂的算法。如果你的Spark SQL默认把task数量设置的很少，20个，然后每个task要处理为数不少的数据量，然后还要执行特别复杂的算法。
这个时候，就会导致第一个stage的速度，特别慢。第二个stage，1000个task，刷刷刷，非常快。
- 解决上述Spark SQL无法设置并行度和task数量的办法，是什么呢？
repartition算子，你用Spark SQL这一步的并行度和task数量，肯定是没有办法去改变了。但是呢，可以将你用Spark SQL查询出来的RDD，使用repartition算子，去重新进行分区，此时可以分区成多个partition，比如从20个partition，分区成100个。
然后呢，从repartition以后的RDD，再往后，并行度和task数量，就会按照你预期的来了。就可以避免跟Spark SQL绑定在一个stage中的算子，只能使用少量的task去处理大量数据以及复杂的算法逻辑。
reduceByKey，相较于普通的shuffle操作（比如groupByKey），它的一个特点，就是说，会进行map端的本地聚合。
对map端给下个stage每个task创建的输出文件中，写数据之前，就会进行本地的combiner操作，也就是说对每一个key，对应的values，都会执行你的算子函数（) + _）
用reduceByKey对性能的提升：
1、在本地进行聚合以后，在map端的数据量就变少了，减少磁盘IO。而且可以减少磁盘空间的占用。
2、下一个stage，拉取数据的量，也就变少了。减少网络的数据传输的性能消耗。
3、在reduce端进行数据缓存的内存占用变少了。
4、reduce端，要进行聚合的数据量也变少了。
-
总结：reduceByKey在什么情况下使用呢？
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1、非常普通的，比如说，就是要实现类似于wordcount程序一样的，对每个key对应的值，进行某种数据公式或者算法的计算（累加、类乘）
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2、对于一些类似于要对每个key进行一些字符串拼接的这种较为复杂的操作，可以自己衡量一下，其实有时，也是可以使用reduceByKey来实现的。但是不太好实现。如果真能够实现出来，对性能绝对是有帮助的。（shuffle基本上就占了整个spark作业的90%以上的性能消耗，主要能对shuffle进行一定的调优，都是有价值的）
map端的task是不断的输出数据的，数据量可能是很大的。
但是，其实reduce端的task，并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后，再去拉取的。map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，立即进行后面的聚合、算子函数的应用。
每次reduece能够拉取多少数据，就由buffer来决定。因为拉取过来的数据，都是先放在buffer中的。然后才用后面的executor分配的堆内存占比（0.2），hashmap，去进行后续的聚合、函数的执行。
- 再来说说，reduce端缓冲大小的另外一面，关于性能调优的一面：
咱们假如说，你的Map端输出的数据量也不是特别大，然后你的整个application的资源也特别充足。
200个executor、5个cpu core、10G内存。
其实可以尝试去增加这个reduce端缓冲大小的，比如从48M，变成96M。那么这样的话，每次reduce task能够拉取的数据量就很大。需要拉取的次数也就变少了。比如原先需要拉取100次，现在只要拉取50次就可以执行完了。对网络传输性能开销的减少，以及reduce端聚合操作执行的次数的减少，都是有帮助的。最终达到的效果，就应该是性能上的一定程度上的提升。一定要注意，资源足够的时候，再去做这个事儿。
- reduce端缓冲（buffer），可能会出什么问题？
可能是会出现，默认是48MB，也许大多数时候，reduce端task一边拉取一边计算，不一定一直都会拉满48M的数据。可能大多数时候，拉取个10M数据，就计算掉了。
大多数时候，也许不会出现什么问题。但是有的时候，map端的数据量特别大，然后写出的速度特别快。reduce端所有task，拉取的时候，全部达到自己的缓冲的最大极限值，缓冲，48M，全部填满。
这个时候，再加上你的reduce端执行的聚合函数的代码，可能会创建大量的对象。也许，一下子，内存就撑不住了，就会OOM。reduce端的内存中，就会发生内存溢出的问题。
- 针对上述的可能出现的问题，我们该怎么来解决呢？
这个时候，就应该减少reduce端task缓冲的大小。我宁愿多拉取几次，但是每次同时能够拉取到reduce端每个task的数量，比较少，就不容易发生OOM内存溢出的问题。（比如，可以调节成12M）
在实际生产环境中，我们都是碰到过这种问题的。这是典型的以性能换执行的原理**。reduce端缓冲小了，不容易OOM了，但是，性能一定是有所下降的，你要拉取的次数就多了。就走更多的网络传输开销。**
这种时候，只能采取牺牲性能的方式了，spark作业，首先，第一要义，就是一定要让它可以跑起来。分享一个经验，曾经写过一个特别复杂的spark作业，写完代码以后，半个月之内，就是跑不起来，里面各种各样的问题，需要进行troubleshooting。调节了十几个参数，其中就包括这个reduce端缓冲的大小。总算作业可以跑起来了。
然后才去考虑性能的调优。
spark.reducer.maxSizeInFlight，48
spark.reducer.maxSizeInFlight，24有时会出现的一种情况，非常普遍，在spark的作业中；shuffle file not found。（spark作业中，非常非常常见的）而且，有的时候，它是偶尔才会出现的一种情况。有的时候，出现这种情况以后，会重新去提交stage、task。重新执行一遍，发现就好了。没有这种错误了。
- log怎么看？
用client模式去提交你的spark作业。比如standalone client；yarn client。一提交作业，直接可以在本地看到刷刷刷更新的log。
比如，executor的JVM进程，可能内存不是很够用了。那么此时可能就会执行GC。minor GC or full GC。总之一旦发生了JVM之后，就会导致executor内，所有的工作线程全部停止，比如BlockManager，基于netty的网络通信。
下一个stage的executor，可能是还没有停止掉的，task想要去上一个stage的task所在的exeuctor，去拉取属于自己的数据，结果由于对方正在gc，就导致拉取了半天没有拉取到。
就很可能会报出，shuffle file not found。但是，可能下一个stage又重新提交了stage或task以后，再执行就没有问题了，因为可能第二次就没有碰到JVM在gc了。
spark.shuffle.io.maxRetries 3
第一个参数，意思就是说，shuffle文件拉取的时候，如果没有拉取到（拉取失败），最多或重试几次（会重新拉取几次文件），默认是3次。
spark.shuffle.io.retryWait 5s
第二个参数，意思就是说，每一次重试拉取文件的时间间隔，默认是5s钟。默认情况下，假如说第一个stage的executor正在进行漫长的full gc。第二个stage的executor尝试去拉取文件，结果没有拉取到，默认情况下，会反复重试拉取3次，每次间隔是五秒钟。最多只会等待3 * 5s = 15s。如果15s内，没有拉取到shuffle file。就会报出shuffle file not found。
针对这种情况，我们完全可以进行预备性的参数调节。**增大上述两个参数的值，达到比较大的一个值，尽量保证第二个stage的task，一定能够拉取到上一个stage的输出文件。**避免报shuffle file not found。然后可能会重新提交stage和task去执行。那样反而对性能也不好。
spark.shuffle.io.maxRetries 60
spark.shuffle.io.retryWait 60s
最多可以忍受1个小时没有拉取到shuffle file。只是去设置一个最大的可能的值。full gc不可能1个小时都没结束吧。这样呢，就可以尽量避免因为gc导致的shuffle file not found，无法拉取到的问题。
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现象：
如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。你可以指定提交到某个hadoop队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。
跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：
500G内存，200个cpu core。
比如说，某个spark application，在spark-submit里面你自己配了，
executor，80个；
每个executor，4G内存；
每个executor，2个cpu core。
你的spark作业每次运行，大概要消耗掉320G内存，以及160个cpu core。乍看起来，咱们的队列资源，是足够的，500G内存，280个cpu core。
首先，第一点，你的spark作业实际运行起来以后，耗费掉的资源量，可能是比你在spark-submit里面配置的，以及你预期的，是要大一些的。
400G内存，190个cpu core。
那么这个时候，的确，咱们的队列资源还是有一些剩余的。但是问题是，如果你同时又提交了一个spark作业上去，一模一样的。那就可能会出问题。
第二个spark作业，又要申请320G内存+160个cpu core。结果，发现队列资源不足。。。。
此时，可能会出现两种情况：（备注，具体出现哪种情况，跟你的YARN、Hadoop的版本，你们公司的一些运维参数，以及配置、硬件、资源肯能都有关系）
1、YARN，发现资源不足时，你的spark作业，并没有hang在那里，等待资源的分配，而是直接打印一行fail的log，直接就fail掉了。 2、YARN，发现资源不足，你的spark作业，就hang在那里。一直等待之前的spark作业执行完，等待有资源分配给自己来执行。 -
采用如下方案：
1、在你的J2EE（我们这个项目里面，spark作业的运行，之前说过了，J2EE平台触发的，执行spark-submit脚本），限制，同时只能提交一个spark作业到yarn上去执行，确保一个spark作业的资源肯定是有的。
2、你应该采用一些简单的调度区分的方式，比如说，你有的spark作业可能是要长时间运行的，比如运行30分钟；有的spark作业，可能是短时间运行的，可能就运行2分钟。
此时，都提交到一个队列上去，肯定不合适。很可能出现30分钟的作业卡住后面一大堆2分钟的作业。
分队列，可以申请（跟你们的YARN、Hadoop运维的同学申请）。你自己给自己搞两个调度队列。每个队列的根据你要执行的作业的情况来设置。在你的J2EE程序里面，要判断，如果是长时间运行的作业，就干脆都提交到某一个固定的队列里面去把；如果是短时间运行的作业，就统一提交到另外一个队列里面去。这样，避免了长时间运行的作业，阻塞了短时间运行的作业。
3、你的队列里面，无论何时，只会有一个作业在里面运行。那么此时，就应该用我们之前讲过的性能调优的手段，去将每个队列能承载的最大的资源，分配给你的每一个spark作业，比如80个executor；6G的内存；3个cpu core。尽量让你的spark作业每一次运行，都达到最满的资源使用率，最快的速度，最好的性能；并行度，240个cpu core，720个task。
4、在J2EE中，通过线程池的方式（一个线程池对应一个资源队列），来实现上述我们说的方案。
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你会看到什么样的序列化导致的报错？
用client模式去提交spark作业，观察本地打印出来的log。如果出现了类似于Serializable、Serialize等等字眼，报错的log，那么恭喜大家，就碰到了序列化问题导致的报错。
虽然是报错，但是序列化报错，应该是属于比较简单的了，很好处理。
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序列化报错要注意的三个点：
1、你的算子函数里面，如果使用到了外部的自定义类型的变量，那么此时，就要求你的自定义类型，必须是可序列化的。
final Teacher teacher = new Teacher("leo");
studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {
public void call(Row row) throws Exception {
String teacherName = teacher.getName();
....
}
});
public class Teacher implements Serializable {
}2、如果要将自定义的类型，作为RDD的元素类型，那么自定义的类型也必须是可以序列化的
JavaPairRDD<Integer, Teacher> teacherRDD
JavaPairRDD<Integer, Student> studentRDD
studentRDD.join(teacherRDD)
public class Teacher implements Serializable {
}
public class Student implements Serializable {
}3、不能在上述两种情况下，去使用一些第三方的，不支持序列化的类型
Connection conn =
studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {
public void call(Row row) throws Exception {
conn.....
}
});Connection是不支持序列化的
在算子函数中，返回null
return actionRDD.mapToPair(new PairFunction<Row, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Row> call(Row row) throws Exception {
return new Tuple2<String, Row>("-999", RowFactory.createRow("-999"));
}
});大家可以看到，在有些算子函数里面，是需要我们有一个返回值的。但是，有时候，我们可能对某些值，就是不想有什么返回值。我们如果直接返回NULL的话，那么可以不幸的告诉大家，是不行的，会报错的。
Scala.Math(NULL)，异常
- 如果碰到你的确是对于某些值，不想要有返回值的话，有一个解决的办法：
1、在返回的时候，返回一些特殊的值，不要返回null，比如“-999”
2、在通过算子获取到了一个RDD之后，可以对这个RDD执行filter操作，进行数据过滤。filter内，可以对数据进行判定，如果是-999，那么就返回false，给过滤掉就可以了。
3、大家不要忘了，之前咱们讲过的那个算子调优里面的coalesce算子，在filter之后，可以使用coalesce算子压缩一下RDD的partition的数量，让各个partition的数据比较紧凑一些。也能提升一些性能。
- Driver到底是什么？
我们写的spark程序，打成jar包，用spark-submit来提交。jar包中的一个main类，通过jvm的命令启动起来。JVM进程，这个进程，其实就是咱们的Driver进程。
Driver进程启动起来以后，执行我们自己写的main函数，从new SparkContext()。。。
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Application-Master？
yarn中的核心概念，任何要在yarn上启动的作业类型（mr、spark），都必须有一个。
每种计算框架（mr、spark），如果想要在yarn上执行自己的计算应用，那么就必须自己实现和提供一个ApplicationMaster
相当于是实现了yarn提供的接口，spark自己开发的一个类
spark在yarn-client模式下，application的注册（executor的申请）和计算task的调度，是分离开来的。
standalone模式下，这两个操作都是driver负责的。
ApplicationMaster(ExecutorLauncher)负责executor的申请；
driver负责job和stage的划分，以及task的创建、分配和调度。
最后，driver接收到属于自己的executor进程的注册之后，就可以去进行我们写的spark作业代码的执行了。
会一行一行的去执行咱们写的那些spark代码；执行到某个action操作的时候，就会触发一个job，然后DAGScheduler会将job划分为一个一个的stage，为每个stage都创建指定数量的task；
TaskScheduler将每个stage的task，分配到各个executor上面去执行。task，就会执行咱们写的算子函数。
- yarn-client模式下，会产生什么样的问题呢？
由于咱们的driver是启动在本地机器的，而且driver是全权负责所有的任务的调度的，也就是说要跟yarn集群上运行的多个executor进行频繁的通信（中间有task的启动消息、task的执行统计消息、task的运行状态、shuffle的输出结果）。
咱们来想象一下。比如你的executor有100个，stage有10个，task有1000个。每个stage运行的时候，都有1000个task提交到executor上面去运行，平均每个executor有10个task。接下来问题来了，driver要频繁地跟executor上运行的1000个task进行通信。通信消息特别多，通信的频率特别高。运行完一个stage，接着运行下一个stage，又是频繁的通信。
在整个spark运行的生命周期内，都会频繁的去进行通信和调度。所有这一切通信和调度都是从你的本地机器上发出去的，和接收到的。这是最要人命的地方。你的本地机器，很可能在30分钟内（spark作业运行的周期内），进行频繁大量的网络通信。那么此时，你的本地机器的网络通信负载是非常非常高的。会导致你的本地机器的网卡流量会激增！！！
你的本地机器的网卡流量激增，当然不是一件好事了。因为在一些大的公司里面，对每台机器的使用情况，都是有监控的。不会允许单个机器出现耗费大量网络带宽等等这种资源的情况。运维人员。可能对公司的网络，或者其他（你的机器还是一台虚拟机），对其他机器，都会有负面和恶劣的影响。
- 解决的方法：
实际上解决的方法很简单，就是心里要清楚，yarn-client模式是什么情况下，可以使用的？
yarn-client模式，通常咱们就只会使用在测试环境中，你写好了某个spark作业，打了一个jar包，在某台测试机器上，用yarn-client模式去提交一下。因为测试的行为是偶尔为之的，不会长时间连续提交大量的spark作业去测试。还有一点好处，yarn-client模式提交，可以在本地机器观察到详细全面的log。通过查看log，可以去解决线上报错的故障（troubleshooting）、对性能进行观察并进行性能调优。
实际上线了以后，在生产环境中，都得用yarn-cluster模式，去提交你的spark作业
yarn-cluster模式，就跟你的本地机器引起的网卡流量激增的问题，就没有关系了。也就是说，就算有问题，也应该是yarn运维团队和基础运维团队之间的事情了。使用了yarn-cluster模式以后，就不是你的本地机器运行Driver，进行task调度了。是yarn集群中，某个节点会运行driver进程，负责task调度。
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总结一下yarn-client和yarn-cluster模式的不同之处：
yarn-client模式，driver运行在本地机器上的；yarn-cluster模式，driver是运行在yarn集群上某个nodemanager节点上面的。
yarn-client会导致本地机器负责spark作业的调度，所以网卡流量会激增；yarn-cluster模式就没有这个问题。
yarn-client的driver运行在本地，通常来说本地机器跟yarn集群都不会在一个机房的，所以说性能可能不是特别好；yarn-cluster模式下，driver是跟yarn集群运行在一个机房内，性能上来说，也会好一些。
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实践经验，碰到的yarn-cluster的问题：
有的时候，运行一些包含了spark sql的spark作业，可能会碰到yarn-client模式下，可以正常提交运行；yarn-cluster模式下，可能是无法提交运行的，会报出JVM的PermGen（永久代）的内存溢出，OOM。
yarn-client模式下，driver是运行在本地机器上的，spark使用的JVM的PermGen的配置，是本地的spark-class文件（spark客户端是默认有配置的），JVM的永久代的大小是128M，这个是没有问题的；但是呢，在yarn-cluster模式下，driver是运行在yarn集群的某个节点上的，使用的是没有经过配置的默认设置（PermGen永久代大小），82M。
spark-sql，它的内部是要进行很复杂的SQL的语义解析、语法树的转换等等，特别复杂，在这种复杂的情况下，如果说你的sql本身特别复杂的话，很可能会比较导致性能的消耗，内存的消耗。可能对PermGen永久代的占用会比较大。
所以，此时，如果对永久代的占用需求，超过了82M的话，但是呢又在128M以内；就会出现如上所述的问题，yarn-client模式下，默认是128M，这个还能运行；如果在yarn-cluster模式下，默认是82M，就有问题了。会报出PermGen Out of Memory error log。
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如何解决这种问题？
既然是JVM的PermGen永久代内存溢出，那么就是内存不够用。咱们呢，就给yarn-cluster模式下的，driver的PermGen多设置一些。
spark-submit脚本中，加入以下配置即可：
--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"
这个就设置了driver永久代的大小，默认是128M，最大是256M。那么，这样的话，就可以基本保证你的spark作业不会出现上述的yarn-cluster模式导致的永久代内存溢出的问题。
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spark sql，sql，要注意，一个问题
sql，有大量的or语句。比如where keywords='' or keywords='' or keywords=''当达到or语句，有成百上千的时候，此时可能就会出现一个driver端的jvm stack overflow，JVM栈内存溢出的问题
JVM栈内存溢出，基本上就是由于调用的方法层级过多，因为产生了大量的，非常深的，超出了JVM栈深度限制的，递归。递归方法。我们的猜测，spark sql，有大量or语句的时候，spark sql内部源码中，在解析sql，比如转换成语法树，或者进行执行计划的生成的时候，对or的处理是递归。or特别多的话，就会发生大量的递归。
JVM Stack Memory Overflow，栈内存溢出。
这种时候，建议不要搞那么复杂的spark sql语句。采用替代方案：将一条sql语句，拆解成多条sql语句来执行。每条sql语句，就只有100个or子句以内；一条一条SQL语句来执行。
根据生产环境经验的测试，一条sql语句，100个or子句以内，是还可以的。通常情况下，不会报那个栈内存溢出。
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错误的持久化使用方式：
usersRDD，想要对这个RDD做一个cache，希望能够在后面多次使用这个RDD的时候，不用反复重新计算RDD；可以直接使用通过各个节点上的executor的BlockManager管理的内存 / 磁盘上的数据，避免重新反复计算RDD。
usersRDD.cache() usersRDD.count() usersRDD.take()
上面这种方式，不要说会不会生效了，实际上是会报错的。会报什么错误呢？
会报一大堆file not found的错误。
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正确的持久化使用方式：
usersRDDusersRDD = usersRDD.cache() val cachedUsersRDD = usersRDD.cache()之后再去使用usersRDD，或者cachedUsersRDD，就可以了。就不会报错了。所以说，这个是咱们的持久化的正确的使用方式。
持久化，大多数时候，都是会正常工作的。但是就怕，有些时候，会出现意外。
比如说，缓存在内存中的数据，可能莫名其妙就丢失掉了。
或者说，存储在磁盘文件中的数据，莫名其妙就没了，文件被误删了。
出现上述情况的时候，接下来，如果要对这个RDD执行某些操作，可能会发现RDD的某个partition找不到了。
对消失的partition重新计算，计算完以后再缓存和使用。
有些时候，计算某个RDD，可能是极其耗时的。可能RDD之前有大量的父RDD。那么如果你要重新计算一个partition，可能要重新计算之前所有的父RDD对应的partition。
**这种情况下，就可以选择对这个RDD进行checkpoint，以防万一。**进行checkpoint，就是说，会将RDD的数据，持久化一份到容错的文件系统上（比如hdfs）。在对这个RDD进行计算的时候，如果发现它的缓存数据不见了。优先就是先找一下有没有checkpoint数据（到hdfs上面去找）。如果有的话，就使用checkpoint数据了。不至于说是去重新计算。
**checkpoint，其实就是可以作为是cache的一个备胎。如果cache失效了，checkpoint就可以上来使用了。**checkpoint有利有弊，利在于，提高了spark作业的可靠性，一旦发生问题，还是很可靠的，不用重新计算大量的rdd；但是弊在于，进行checkpoint操作的时候，也就是将rdd数据写入hdfs中的时候，还是会消耗性能的。checkpoint，用性能换可靠性。
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checkpoint原理：
1、在代码中，用SparkContext，设置一个checkpoint目录，可以是一个容错文件系统的目录，比如hdfs；
2、在代码中，对需要进行checkpoint的rdd，执行RDD.checkpoint()；
3、RDDCheckpointData（spark内部的API），接管你的RDD，会标记为marked for checkpoint，准备进行checkpoint
4、你的job运行完之后，会调用一个finalRDD.doCheckpoint()方法，会顺着rdd lineage，回溯扫描，发现有标记为待checkpoint的rdd，就会进行二次标记，inProgressCheckpoint，正在接受checkpoint操作
5、job执行完之后，就会启动一个内部的新job，去将标记为inProgressCheckpoint的rdd的数据，都写入hdfs文件中。（备注，如果rdd之前cache过，会直接从缓存中获取数据，写入hdfs中；如果没有cache过，那么就会重新计算一遍这个rdd，再checkpoint）
6、将checkpoint过的rdd之前的依赖rdd，改成一个CheckpointRDD*，强制改变你的rdd的lineage。后面如果rdd的cache数据获取失败，直接会通过它的上游CheckpointRDD，去容错的文件系统，比如hdfs，中，获取checkpoint的数据。
说一下checkpoint的使用
1、SparkContext，设置checkpoint目录
2、对RDD执行checkpoint操作- 定位原因与出现问题的位置:
根据log去定位
出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。
1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join
2、看log
log一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常；或者呢，看log，看看是执行到了第几个stage！！！我们这里不会去剖析stage的划分算法，（如果之前不了解，但是想要了解，建议先学习北风网的《Spark从入门到精通》），spark代码，是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage，task特别慢，就能够自己用肉眼去对你的spark代码进行stage的划分，就能够通过stage定位到你的代码，哪里发生了数据倾斜
去找找，代码那个地方，是哪个shuffle操作。
- 据倾斜，解决方案，第一个方案和第二个方案，一起来讲。最朴素、最简谱、最直接、最有效、最简单的，解决数据倾斜问题的方案。
第一个方案：聚合源数据
第二个方案：过滤导致倾斜的key
重剑无锋。后面的五个方案，尤其是最后4个方案，都是那种特别炫酷的方案。双重group聚合方案；sample抽样分解聚合方案；如果碰到了数据倾斜的问题。上来就先考虑考虑第一个和第二个方案，能不能做，如果能做的话，后面的5个方案，都不用去搞了。
有效。简单。直接。效果是非常之好的。彻底根除了数据倾斜的问题。
-
第一个方案：聚合源数据
咱们现在，做一些聚合的操作，groupByKey、reduceByKey；groupByKey，说白了，就是拿到每个key对应的values；reduceByKey，说白了，就是对每个key对应的values执行一定的计算。
现在这些操作，比如groupByKey和reduceByKey，包括之前说的join。都是在spark作业中执行的。
spark作业的数据来源，通常是哪里呢？
90%的情况下，数据来源都是hive表（hdfs，大数据分布式存储系统）。hdfs上存储的大数据。hive表，
hive表中的数据，通常是怎么出来的呢？
有了spark以后，hive比较适合做什么事情？
hive就是适合做离线的，晚上凌晨跑的，ETL（extract transform load，数据的采集、清洗、导入），hive sql，去做这些事情，从而去形成一个完整的hive中的数据仓库；说白了，数据仓库，就是一堆表。
spark作业的源表，hive表，其实通常情况下来说，也是通过某些hive etl生成的。hive etl可能是晚上凌晨在那儿跑。今天跑昨天的数九。
数据倾斜，某个key对应的80万数据，某些key对应几百条，某些key对应几十条；现在，咱们直接在生成hive表的hive etl中，对数据进行聚合。比如按key来分组，将key对应的所有的values，全部用一种特殊的格式，拼接到一个字符串里面去，
比如“key=sessionid, value: action_seq=1|user_id=1|search_keyword=火锅|category_id=001;action_seq=2|user_id=1|search_keyword=涮肉|category_id=001”。
对key进行group，在spark中，拿到key=sessionid，values；hive etl中，直接对key进行了聚合。那么也就意味着，每个key就只对应一条数据。在spark中，就不需要再去执行groupByKey+map这种操作了。直接对每个key对应的values字符串，map操作，进行你需要的操作即可。key,values串。
spark中，可能对这个操作，就不需要执行shffule操作了，也就根本不可能导致数据倾斜。**或者是，对每个key在hive etl中进行聚合，对所有values聚合一下，不一定是拼接起来，可能是直接进行计算。**reduceByKey，计算函数，应用在hive etl中，每个key的values。
-
聚合源数据方案，第二种做法
你可能没有办法对每个key，就聚合出来一条数据；
那么也可以做一个妥协；对每个key对应的数据，10万条；有好几个粒度，比如10万条里面包含了几个城市、几天、几个地区的数据，现在放粗粒度；直接就按照城市粒度，做一下聚合，几个城市，几天、几个地区粒度的数据，都给聚合起来。比如说
city_id date area_id
select ... from ... group by city_id
尽量去聚合，减少每个key对应的数量，也许聚合到比较粗的粒度之后，原先有10万数据量的key，现在只有1万数据量。减轻数据倾斜的现象和问题。
对于我们的程序来说，完全可以将aggregateBySession()这一步操作，放在一个hive etl中来做，形成一个新的
表。对每天的用户访问行为数据，都按session粒度进行聚合，写一个hive sql。
在spark程序中，就不要去做groupByKey+mapToPair这种算子了。直接从当天的session聚合表中，用Spark SQL
查询出来对应的数据，即可。这个RDD在后面就可以使用了。
-
第二个方案：过滤导致倾斜的key
如果你能够接受某些数据，在spark作业中直接就摒弃掉，不使用。比如说，总共有100万个key。只有2个key，是数据量达到10万的。其他所有的key，对应的数量都是几十。
这个时候，你自己可以去取舍，如果业务和需求可以理解和接受的话，在你从hive表查询源数据的时候，直接在sql中用where条件，过滤掉某几个key。
那么这几个原先有大量数据，会导致数据倾斜的key，被过滤掉之后，那么在你的spark作业中，自然就不会发生数据倾斜了。
spark.default.parallelism，100
第一个和第二个方案，都不适合做
第三个方案，提高shuffle操作的reduce并行度
将reduce task的数量，变多，就可以让每个reduce task分配到更少的数据量，这样的话，也许就可以缓解，或者甚至是基本解决掉数据倾斜的问题。
-
提升shuffle reduce端并行度，怎么来操作？
很简单，主要给我们所有的shuffle算子，比如groupByKey、countByKey、reduceByKey。在调用的时候，传入进去一个参数。一个数字。那个数字，就代表了那个shuffle操作的reduce端的并行度。那么在进行shuffle操作的时候，就会对应着创建指定数量的reduce task。
这样的话，就可以让每个reduce task分配到更少的数据。基本可以缓解数据倾斜的问题。
比如说，原本某个task分配数据特别多，直接OOM，内存溢出了，程序没法运行，直接挂掉。按照log，找到发生数据倾斜的shuffle操作，给它传入一个并行度数字，这样的话，原先那个task分配到的数据，肯定会变少。就至少可以避免OOM的情况，程序至少是可以跑的。
-
提升shuffle reduce并行度的缺陷
治标不治本的意思，因为，它没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题。不像第一个和第二个方案（直接避免了数据倾斜的发生）。原理没有改变，只是说，尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce task的数据压力，以及数据倾斜的问题。
-
实际生产环境中的经验。
1、如果最理想的情况下，提升并行度以后，减轻了数据倾斜的问题，或者甚至可以让数据倾斜的现象忽略不计，那么就最好。就不用做其他的数据倾斜解决方案了。
2、不太理想的情况下，就是比如之前某个task运行特别慢，要5个小时，现在稍微快了一点，变成了4个小时；或者是原先运行到某个task，直接OOM，现在至少不会OOM了，但是那个task运行特别慢，要5个小时才能跑完。
那么，如果出现第二种情况的话，各位，就立即放弃第三种方案，开始去尝试和选择后面的四种方案。
2、使用场景
（1）groupByKey
（2）reduceByKey
比较适合使用这种方式；join，咱们通常不会这样来做，后面会讲三种，针对不同的join造成的数据倾斜的问题的解决方案。
第一轮聚合的时候，对key进行打散，将原先一样的key，变成不一样的key，相当于是将每个key分为多组；先针对多个组，进行key的局部聚合；接着，再去除掉每个key的前缀，然后对所有的key，进行全局的聚合。
对groupByKey、reduceByKey造成的数据倾斜，有比较好的效果。如果说，之前的第一、第二、第三种方案，都没法解决数据倾斜的问题，那么就只能依靠这一种方式了。
普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是reduce join。
先将所有相同的key，对应的values，汇聚到一个task中，然后再进行join。
- reduce join转换为map join，适合在什么样的情况下，可以来使用？
如果两个RDD要进行join，其中一个RDD是比较小的。一个RDD是100万数据，一个RDD是1万数据。（一个RDD是1亿数据，一个RDD是100万数据）
其中一个RDD必须是比较小的，broadcast出去那个小RDD的数据以后，就会在每个executor的block manager中都驻留一份。要确保你的内存足够存放那个小RDD中的数据这种方式下，根本不会发生shuffle操作，肯定也不会发生数据倾斜；
从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜的问题；对于join中有数据倾斜的情况，大家尽量第一时间先考虑这种方式，效果非常好；如果某个RDD比较小的情况下。
- 不适合的情况：
两个RDD都比较大，那么这个时候，你去将其中一个RDD做成broadcast，就很笨拙了。很可能导致内存不足。最终导致内存溢出，程序挂掉。而且其中某些key（或者是某个key），还发生了数据倾斜；此时可以采用最后两种方式。
对于join这种操作，不光是考虑数据倾斜的问题；即使是没有数据倾斜问题，也完全可以优先考虑，用我们讲的这种高级的reduce join转map join的技术，不要用普通的join，去通过shuffle，进行数据的join；
完全可以通过简单的map，使用map join的方式，牺牲一点内存资源；在可行的情况下，优先这么使用。
不走shuffle，直接走map，是不是性能也会高很多？这是肯定的。
这个方案的实现思路，跟大家解析一下：其实关键之处在于，将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作。
就不至于说是，这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜。
- 这种方案什么时候适合使用？
优先对于join，肯定是希望能够采用上一讲讲的，reduce join转换map join。两个RDD数据都比较大，那么就不要那么搞了。
针对你的RDD的数据，你可以自己把它转换成一个中间表，或者是直接用countByKey()的方式，你可以看一下这个RDD各个key对应的数据量；此时如果你发现整个RDD就一个，或者少数几个key，是对应的数据量特别多；尽量建议，比如就是一个key对应的数据量特别多。
此时可以采用咱们的这种方案，单拉出来那个最多的key；单独进行join，尽可能地将key分散到各个task上去进行join操作。
- 什么时候不适用呢？
如果一个RDD中，导致数据倾斜的key，特别多；那么此时，最好还是不要这样了；还是使用我们最后一个方案，终极的join数据倾斜的解决方案。
就是说，咱们单拉出来了，一个或者少数几个可能会产生数据倾斜的key，然后还可以进行更加优化的一个操作；
对于那个key，从另外一个要join的表中，也过滤出来一份数据，比如可能就只有一条数据。userid2infoRDD，一个userid key，就对应一条数据。
然后呢，采取对那个只有一条数据的RDD，进行flatMap操作，打上100个随机数，作为前缀，返回100条数据。
单独拉出来的可能产生数据倾斜的RDD，给每一条数据，都打上一个100以内的随机数，作为前缀。再去进行join，是不是性能就更好了。肯定可以将数据进行打散，去进行join。join完以后，可以执行map操作，去将之前打上的随机数，给去掉，然后再和另外一个普通RDD join以后的结果，进行union操作。
当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候，就代表着，你的之前的数据倾斜的解决方案，都没法使用。这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的，更多的，是一种对数据倾斜的缓解。
- 步骤：
1、选择一个RDD，要用flatMap，进行扩容，将每条数据，映射为多条数据，每个映射出来的数据，都带了一个n以内的随机数，通常来说，会选择10。
2、将另外一个RDD，做普通的map映射操作，每条数据，都打上一个10以内的随机数。
3、最后，将两个处理后的RDD，进行join操作。
- 局限性：
1、因为你的两个RDD都很大，所以你没有办法去将某一个RDD扩的特别大，一般咱们就是10倍。
2、如果就是10倍的话，那么数据倾斜问题，的确是只能说是缓解和减轻，不能说彻底解决。
- sample采样倾斜key并单独进行join
将key，从另外一个RDD中过滤出的数据，可能只有一条，或者几条，此时，咱们可以任意进行扩容，扩成1000倍。
将从第一个RDD中拆分出来的那个倾斜key RDD，打上1000以内的一个随机数。这种情况下，还可以配合上，提升shuffle reduce并行度，join(rdd, 1000)。通常情况下，效果还是非常不错的。打散成100份，甚至1000份，2000份，去进行join，那么就肯定没有数据倾斜的问题了吧。
- 第一个模块的简单总结：
1、完整的大数据项目开发流程：数据分析、需求分析、技术方案设计、数据表设计、代码编写、功能测试、性能调优、（上线）troubleshooting、（上线）解决数据倾斜问题。
2、交互式大数据分析系统的架构：J2EE+Spark；
3、基础组件：企业级大数据项目，spark工程，架构
4、复杂的用户分析的业务：聚合统计、按时间比例随机抽取、复杂排序、取topn、用户行为分析5、spark的各种算子：map、reduce、join、group
6、spark的高级技术点：自定义Accumulator、随机抽取算法、二次排序、分组取TopN
7、性能调优：普通调优、jvm调优、shuffle调优、算子调优
8、troubleshooting：多个实际生产环境中的，线上复杂报错问题的，剖析和解决方案
9、（高端）全套的数据倾斜解决方案：原理+现象+定位、7种解决方案
1、接收J2EE系统传入进来的taskid，从mysql查询任务的参数，日期范围、页面流id
2、针对指定范围日期内的用户访问行为数据，去判断和计算，页面流id中，每两个页面组成的页面切片，它的访问量是多少
3、根据指定页面流中各个页面切片的访问量，计算出来各个页面切片的转化率
4、计算出来的转化率，写入mysql数据库中
// 注册自定义函数
sqlContext.udf().register("concat_long_string",
new ConcatLongStringUDF(), DataTypes.StringType);
sqlContext.udf().register("group_concat_distinct",
new GroupConcatDistinctUDAF());public class GroupConcatDistinctUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
}String sql =
"SELECT "
+ "area,"
+ "product_id,"
+ "click_count,"
+ "city_infos,"
+ "product_name,"
+ "product_status "
+ "FROM ("
+ "SELECT "
+ "area,"
+ "product_id,"
+ "click_count,"
+ "city_infos,"
+ "product_name,"
+ "product_status,"
+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY area ORDER BY click_count DESC) rank "
+ "FROM tmp_area_fullprod_click_count "
+ ") t "
+ "WHERE rank<=3";
DataFrame df = sqlContext.sql(sql);JavaPairDStream<String, Long> aggrRDD = pairDStream.reduceByKeyAndWindow(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
}, Durations.minutes(60), Durations.seconds(10));- Hive表测试
hive> create table user_visit_action(
date string,
user_id bigint,
session_id string,
page_id bigint,
action_time string,
search_keyword string,
click_category_id bigint,
click_product_id bigint,
order_category_ids string,
order_product_ids string,
pay_category_ids string,
pay_product_ids string,
city_id bigint
);
hive> load data local inpath '/home/sotowang/user/aur/ide/idea/idea-IU-182.3684.101/workspace/sparkhomework/user_visit_action.txt' overwrite into table user_visit_action;
hive> create table user_info(
user_id bigint,
username string,
name string,
age int,
professional string,
city string,
sex string
);
hive> load data local inpath '/home/sotowang/user/aur/ide/idea/idea-IU-182.3684.101/workspace/sparkhomework/user_info.txt' into table user_info;
hive> create table product_info(
product_id bigint,
product_name string,
extend_info string
);
hive> load data local inpath '/home/sotowang/user/aur/ide/idea/idea-IU-182.3684.101/workspace/sparkhomework/product_info.txt' into table product_info;
- 启动zookeeper
nohup zookeeper-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/zookeeper.properties &*启动kafka
nohup kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties &- 创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic AdRealTimeLog
- 发送消息
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic AdRealTimeLog*消费消息
kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic AdRealTimeLog- row.getAsLong()
- action操作先执行
- 返回值NULL异常