Spark Streaming减少批数据的执行时间

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

Spark Streaming减少批数据的执行时间

在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间。这些可以在优化指南中作了讨论。这节重点讨论几个重要的。

数据接收的并行水平

通过网络(如kafka,flume,socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈,就要考虑并行地接收数据。注意,每个输入DStream创建一个receiver(运行在worker机器上)接收单个数据流。创建多个输入DStream并配置它们可以从源中接收不同分区的数据流,从而实现多数据流接收。例如,接收两个topic数据的单个输入DStream可以被切分为两个kafka输入流,每个接收一个topic。这将在两个worker上运行两个receiver,因此允许数据并行接收,提高整体的吞吐量。多个DStream可以被合并生成单个DStream,这样运用在单个输入DStream的transformation操作可以运用在合并的DStream上。

val numStreams = 5
val kafkaStreams = (1 to numStreams).map { i => KafkaUtils.createStream(...) }
val unifiedStream = streamingContext.union(kafkaStreams)
unifiedStream.print()

另外一个需要考虑的参数是receiver的阻塞时间。对于大部分的receiver,在存入Spark内存之前,接收的数据都被合并成了一个大数据块。每批数据中块的个数决定了任务的个数。这些任务是用类似map的transformation操作接收的数据。阻塞间隔由配置参数spark.streaming.blockInterval决定,默认的值是200毫秒。

多输入流或者多receiver的可选的方法是明确地重新分配输入数据流(利用inputStream.repartition(<number of partitions>)),在进一步操作之前,通过集群的机器数分配接收的批数据。

数据处理的并行水平

如果运行在计算stage上的并发任务数不足够大,就不会充分利用集群的资源。例如,对于分布式reduce操作如reduceByKeyreduceByKeyAndWindow,默认的并发任务数通过配置属性来确定(configuration.html#spark-properties)spark.default.parallelism。你可以通过参数(PairDStreamFunctions (api/scala/index.html#org.apache.spark.streaming.dstream.PairDStreamFunctions))传递并行度,或者设置参数spark.default.parallelism修改默认值。

数据序列化

数据序列化的总开销是平常大的,特别是当sub-second级的批数据被接收时。下面有两个相关点:

  • Spark中RDD数据的序列化。关于数据序列化请参照Spark优化指南。注意,与Spark不同的是,默认的RDD会被持久化为序列化的字节数组,以减少与垃圾回收相关的暂停。
  • 输入数据的序列化。从外部获取数据存到Spark中,获取的byte数据需要从byte反序列化,然后再按照Spark的序列化格式重新序列化到Spark中。因此,输入数据的反序列化花费可能是一个瓶颈。

任务的启动开支

每秒钟启动的任务数是非常大的(50或者更多)。发送任务到slave的花费明显,这使请求很难获得亚秒(sub-second)级别的反应。通过下面的改变可以减小开支

  • 任务序列化。运行kyro序列化任何可以减小任务的大小,从而减小任务发送到slave的时间。
  • 执行模式。在Standalone模式下或者粗粒度的Mesos模式下运行Spark可以在比细粒度Mesos模式下运行Spark获得更短的任务启动时间。可以在在Mesos下运行Spark中获取更多信息。

These changes may reduce batch processing time by 100s of milliseconds, thus allowing sub-second batch size to be viable.

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