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TIMEOUT Spark默认配置能很好的处理中等数据规模的计算任务，但一旦数据量过大，会经常出现超时导致任务失败的场景。在大数据量场景下，需调大Spark中的超时参数。 表23 参数说明 参数 描述 默认值 spark.files.fetchTimeout 获取通过驱动程序的SparkContext.addFile()添加的文件时的通信超时（秒）。 60s spark.network.timeout 所有网络交互的默认超时（秒）。如未配置，则使用该配置代替spark.core.connection.ack.wait.timeout, spark.akka.timeout, spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs或spark.shuffle.io.connectionTimeout。 360s spark.core.connection.ack.wait.timeout 连接时应答的超时时间（单位：秒）。为了避免由于GC带来的长时间等待，可以设置更大的值。 60
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PORT 表21 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.port 应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。 JD BCS erver2x：4040 SparkResource2x：0 spark.blockManager.port 所有BlockManager监测的端口。这些同时存在于Driver和Executor上。 随机端口范围 spark.driver.port Driver监测的端口，用于Driver与Executor进行通信。 随机端口范围
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加密 Spark支持Akka和HTTP（广播和文件服务器）协议的SSL，但WebUI和块转移服务仍不支持SSL。 SSL必须在每个节点上配置，并使用特殊协议为通信涉及到的每个组件进行配置。 表24 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ssl.enabled 是否在所有被支持协议上开启SSL连接。 与spark.ssl.xxx类似的所有SSL设置指示了所有被支持协议的全局配置。为了覆盖特殊协议的全局配置，在协议指定的命名空间中必须重写属性。 使用“spark.ssl.YYY.XXX”设置覆盖由YYY指示的特殊协议的全局配置。目前YYY可以是基于Akka连接的akka或广播与文件服务器的fs。 false spark.ssl.enabledAlgorithms 以逗号分隔的密码列表。指定的密码必须被JVM支持。 - spark.ssl.keyPassword key-store的私人密钥密码。 - spark.ssl.keyStore key-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。 - spark.ssl.keyStorePassword key-store的密码。 - spark.ssl.protocol 协议名。该协议必须被JVM支持。本页所有协议的参考表。 - spark.ssl.trustStore trust-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。 - spark.ssl.trustStorePassword trust-store的密码。 -
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安全性 Spark目前支持通过共享密钥认证。可以通过spark.authenticate配置参数配置认证。该参数控制Spark通信协议是否使用共享密钥执行认证。该认证是确保双边都有相同的共享密钥并被允许通信的基本握手。如果共享密钥不同，通信将不被允许。共享密钥通过如下方式创建： 对于YARN部署的Spark，将spark.authenticate配置为真会自动处理生成和分发共享密钥。每个应用程序会独占一个共享密钥。 对于其他类型部署的Spark，应该在每个节点上配置Spark参数spark.authenticate.secret。所有Master/Workers和应用程序都将使用该密钥。 表25 参数说明 参数 描述 默认值 spark.acls.enable 是否开启Spark acls。如果开启，它将检查用户是否有访问和修改job的权限。请注意这要求用户可以被识别。如果用户被识别为无效，检查将不被执行。UI可以使用过滤器认证和设置用户。 true spark.admin.acls 逗号分隔的有权限访问和修改所有Spark job的用户/管理员列表。如果在共享集群上运行并且工作时有 MRS 集群管理员或开发人员帮助调试，可以使用该列表。 admin spark.authenticate 是否Spark认证其内部连接。如果不是运行在YARN上，请参见spark.authenticate.secret。 true spark.authenticate.secret 设置Spark各组件之间验证的密钥。如果不是运行在YARN上且认证未开启，需要设置该项。 - spark.modify.acls 逗号分隔的有权限修改Spark job的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有修改列表的权限（例如删除列表）。 - spark.ui.view.acls 逗号分隔的有权限访问Spark web ui的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有访问权限。 -
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开启Spark进程间的认证机制 目前Spark进程间支持共享密钥方式的认证机制，通过配置spark.authenticate可以控制Spark在通信过程中是否做认证。这种认证方式只是通过简单的握手来确定通信双方享有共同的密钥。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。 表26 参数说明 参数 描述 默认值 spark.authenticate 在Spark on YARN模式下，将该参数配置成true即可。密钥的生成和分发过程是自动完成的，并且每个应用独占一个密钥。 true
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Compression 数据压缩是一个以CPU换内存的优化策略，因此当Spark内存严重不足的时候（由于内存计算的特质，这种情况非常常见），使用压缩可以大幅提高性能。目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。 表27 参数说明 参数 描述 默认值 spark.io.compression.codec 用于压缩内部数据的codec，例如RDD分区、广播变量和shuffle输出。默认情况下，Spark支持三种压缩算法：lz4，lzf和snappy。可以使用完全合格的类名称指定算法，例如org.apache.spark.io.LZ4CompressionCodec、org.apache.spark.io.LZFCompressionCodec及org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec。 lz4 spark.io.compression.lz4.block.size 当使用LZ4压缩算法时LZ4压缩中使用的块大小（字节）。当使用LZ4时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.io.compression.snappy.block.size 当使用Snappy压缩算法时Snappy压缩中使用的块大小（字节）。当使用Snappy时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.shuffle.compress 是否压缩map任务输出文件。建议压缩。使用spark.io.compression.codec进行压缩。 true spark.shuffle.spill.compress 是否压缩在shuffle期间溢出的数据。使用spark.io.compression.codec进行压缩。 true spark.eventLog.compress 设置当spark.eventLog.enabled设置为true时是否压缩记录的事件。 false spark.broadcast.compress 在发送之前是否压缩广播变量。建议压缩。 true spark.rdd.compress 是否压缩序列化的RDD分区（例如StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER的分区）。牺牲部分额外CPU的时间可以节省大量空间。 false
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Broadcast Broadcast用于Spark进程间数据块的传输。Spark中无论Jar包、文件还是闭包以及返回的结果都会使用Broadcast。目前的Broadcast支持两种方式，Torrent与HTTP。前者将会把数据切成小片，分布到集群中，有需要时从远程获取；后者将文件存入到本地磁盘，有需要时通过HTTP方式将整个文件传输到远端。前者稳定性优于后者，因此Torrent为默认的Broadcast方式。 表19 参数说明 参数 描述 默认值 spark.broadcast.factory 使用的广播方式。 org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory spark.broadcast.blockSize TorrentBroadcastFactory的块大小。该值过大会降低广播时的并行度（速度变慢），过小可能会影响BlockManager的性能。 4096 spark.broadcast.compress 在发送广播变量之前是否压缩。建议压缩。 true
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HistoryServer HistoryServer读取文件系统中的EventLog文件，展示已经运行完成的Spark应用在运行时的状态信息。 表14 参数说明 参数 描述 默认值 spark.history.fs.logDirectory History server的日志目录 - spark.history.ui.port JobHistory侦听连接的端口。 18080 spark.history.fs.updateInterval History server所显示信息的更新周期，单位为秒。每次更新检查持久存储中针对事件日志进行的更改。 10s spark.history.fs.update.interval.seconds 每个事件日志更新检查的间隔。与spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。 10s spark.history.updateInterval 该配置项与spark.history.fs.update.interval.seconds和spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。 10s
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EventLog Spark应用在运行过程中，实时将运行状态以JSON格式写入文件系统，用于HistoryServer服务读取并重现应用运行时状态。 表16 参数说明 参数 描述 默认值 spark.eventLog.enabled 是否记录Spark事件，用于应用程序在完成后重构webUI。 true spark.eventLog.dir 如果spark.eventLog.enabled为true，记录Spark事件的目录。在此目录下，Spark为每个应用程序创建文件，并将应用程序的事件记录到文件中。用户也可设置为统一的与HDFS目录相似的地址，这样History server就可以读取历史文件。 hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x spark.eventLog.compress spark.eventLog.enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false
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EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。 表17 参数说明 参数 描述 默认值 spark.history.fs.cleaner.enabled 是否打开清理功能。 true spark.history.fs.cleaner.interval 清理功能的检查周期。 1d spark.history.fs.cleaner.maxAge 日志的最长保留时间。 4d
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Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元，需要将配置项“spark.serializer”设置为“org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”，同时也搭配设置以下的配置项，优化Kryo序列化的性能。 表18 参数说明 参数 描述 默认值 spark.kryo.classesToRegister 使用Kryo序列化时，需要注册到Kryo的类名，多个类之间用逗号分隔。 - spark.kryo.referenceTracking 当使用Kryo序列化数据时，是否跟踪对同一个对象的引用情况。适用于对象图有循环引用或同一对象有多个副本的情况。否则可以设置为关闭以提升性能。 true spark.kryo.registrationRequired 是否需要使用Kryo来注册对象。当设为“true”时，如果序列化一个未使用Kryo注册的对象则会发生异常。当设为“false”（默认值）时，Kryo会将未注册的类名称一同写到序列化对象中。该操作会带来大量性能开销，所以在用户还没有从注册队列中删除相应的类时应该开启该选项。 false spark.kryo.registrator 如果使用Kryo序列化，使用Kryo将该类注册至定制类。如果需要以定制方式注册类，例如指定一个自定义字段序列化器，可使用该属性。否则spark.kryo.classesToRegister会更简单。它应该设置为一个扩展KryoRegistrator的类。 - spark.kryoserializer.buffer.max Kryo序列化缓冲区允许的最大值，单位为兆字节。这个值必须大于尝试序列化的对象。当在Kryo中遇到“buffer limit exceeded”异常时可以适当增大该值。也可以通过配置项spark.kryoserializer.buffer.max配置。 64MB spark.kryoserializer.buffer Kryo序列化缓冲区的初始值，单位为兆字节。每个worker的每个核心都会有一个缓冲区。如果有需要，缓冲区会增大到spark.kryoserializer.buffer.max设置的值。也可以通过配置项spark.kryoserializer.buffer配置。 64KB
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WebUI WebUI展示了Spark应用运行的过程和状态。 表13 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.killEnabled 允许停止Web UI中的stage和相应的job。 说明： 出于安全考虑，将此配置项的默认值设置成false，以避免用户发生误操作。如果需要开启此功能，则可以在spark-defaults.conf配置文件中将此配置项的值设为true。请谨慎操作。 true spark.ui.port 应用程序dashboard的端口，显示内存和工作量数据。 JDB CS erver2x：4040 SparkResource2x：0 IndexServer2x：22901 spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000
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Executor配置 Executor也是单独一个Java进程，但不像Driver和AM只有一个，Executor可以有多个进程，而目前Spark只支持相同的配置，即所有Executor的进程参数都必然是一样的。 表12 参数说明 参数 描述 默认值 spark.executor.extraJavaOptions 传递至Executor的额外JVM选项。例如，GC设置或其他日志记录。请注意不能通过此选项设置Spark属性或heap大小。Spark属性应该使用SparkConf对象或调用spark-submit脚本时指定的spark-defaults.conf文件来设置。Heap大小可以通过spark.executor.memory来设置。 参考快速配置参数 spark.executor.extraClassPath 附加至Executor classpath的额外的classpath。这主要是为了向后兼容Spark的历史版本。用户一般不用设置此选项。 - spark.executor.extraLibraryPath 设置启动executor JVM时所使用的特殊的library path。 参考快速配置参数 spark.executor.userClassPathFirst （试验性）与spark.driver.userClassPathFirst相同的功能，但应用于Executor实例。 false spark.executor.memory 每个Executor进程使用的内存数量，与JVM内存设置字符串的格式相同（例如：512M，2G）。 4G spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName] 添加由EnvironmentVariableName指定的环境变量至executor进程。用户可以指定多个来设置多个环境变量。 - spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles 设置系统即将保留的最新滚动日志文件的数量。旧的日志文件将被删除。默认关闭。 - spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes 设置滚动Executor日志的文件的最大值。默认关闭。数值以字节为单位设置。如果要自动清除旧日志，请查看spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles。 - spark.executor.logs.rolling.strategy 设置executor日志的滚动策略。默认滚动关闭。可以设置为“time”（基于时间的滚动）或“size”（基于大小的滚动）。当设置为“time”，使用spark.executor.logs.rolling.time.interval属性的值作为日志滚动的间隔。当设置为“size”，使用spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes设置滚动的最大文件大小滚动。 - spark.executor.logs.rolling.time.interval 设置executor日志滚动的时间间隔。默认关闭。合法值为“daily”、“hourly”、“minutely”或任意秒。如果要自动清除旧日志，请查看spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles。 daily
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Storage 内存计算是Spark的最大亮点，Spark的Storage主要管理内存资源。Storage中主要存储RDD在Cache过程中产生的数据块。JVM中堆内存是整体的，因此在Spark的Storage管理中，“Storage Memory Size”变成了一个非常重要的概念。 表20 参数说明 参数 描述 默认值 spark.storage.memoryMapThreshold 超过该块大小的Block，Spark会对该磁盘文件进行内存映射。这可以防止Spark在内存映射时映射过小的块。一般情况下，对接近或低于操作系统的页大小的块进行内存映射会有高开销。 2m
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Spark Streaming Kafka Receiver是Spark Streaming一个重要的组成部分，它负责接收外部数据，并将数据封装为Block，提供给Streaming消费。最常见的数据源是Kafka，Spark Streaming对Kafka的集成也是最完善的，不仅有可靠性的保障，而且也支持从Kafka直接作为RDD输入。 表7 参数说明 参数 描述 默认值 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 使用Kafka direct stream API时，从每个Kafka分区读取数据的最大速率（每秒记录数量）。 - spark.streaming.blockInterval 在被存入Spark之前Spark Streaming Receiver接收数据累积成数据块的间隔（毫秒）。推荐最小值为50毫秒。 200ms spark.streaming.receiver.maxRate 每个Receiver接收数据的最大速率（每秒记录数量）。配置设置为0或者负值将不会对速率设限。 - spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 是否使用ReliableKafkaReceiver。该Receiver支持流式数据不丢失。 false
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