云計(jì)算大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之Spark調(diào)優(yōu)（3）

使用背景：當(dāng)RDD 引用到了一個(gè)外部變量，并且這個(gè)外部變量數(shù)據(jù)量還不小，同時(shí)這個(gè)RDD對(duì)應(yīng)的task數(shù)量特別多，那么此時(shí)使用廣播變量就在合適不過(guò)了

使用原理：因?yàn)槊總€(gè)task都要拷貝一個(gè)副本到executor去執(zhí)行，那么我們可以想象一下，如果有1000個(gè)task在某個(gè)worker上執(zhí)行，而這個(gè)副本有100M，那么就意味著我們要拷貝100G的數(shù)據(jù)到某個(gè)worker上去執(zhí)行，這樣的話會(huì)大大消耗我們的網(wǎng)絡(luò)流量，同時(shí)會(huì)加大executor的內(nèi)存消耗，從而增加我們spark作業(yè)的運(yùn)行時(shí)間，大大降低了spark作業(yè)的運(yùn)行效率，增加了作業(yè)失敗的概率，如何解決以上的問(wèn)題？也就是什么時(shí)候該使用廣播變量，我們可以將這種大的外部變量做成廣播變量，那么每個(gè)executor的內(nèi)存中只會(huì)有一個(gè)外部變量，這樣的一個(gè)副本，針對(duì)所有的task都是共享的，這樣的話就減少了網(wǎng)絡(luò)流量的消耗，降低了executor的內(nèi)存消耗，提高了spark 作業(yè)運(yùn)行效率和 縮短了運(yùn)行時(shí)間，同時(shí)降低了作業(yè)失敗的概率

使用過(guò)程： 
1、某個(gè)executor的第一個(gè)task先執(zhí)行的時(shí)候，首先從自己的blockManager中查找外部變量，如果沒(méi)有就從鄰居的executor的blockManager的內(nèi)存中獲取這個(gè)外部變量，如果還是獲取不到，就從driver端獲取，拷貝這個(gè)外部變量到本地的executor的blockManager中 
2、當(dāng)這個(gè)executor的其他task執(zhí)行時(shí)，就不需要再?gòu)耐饷娅@取這個(gè)外部變量的副本了，直接從本地的blockManager中獲取即可

【注意】廣播變量可讀，不可寫

五，使用Kryo序列化 
默認(rèn)情況下，spark內(nèi)部是使用Java的序列化機(jī)制，objectOutputStream/ObjectInputStream對(duì)象輸入輸出機(jī)制，來(lái)進(jìn)行序列化 
這種默認(rèn)的序列化機(jī)制的好處在于，處理起來(lái)比較方便，也不需要手動(dòng)去做什么事情，只是，你在算子里面使用的變量，必須實(shí)現(xiàn)Serializable接口的，可序列化即可 
但是缺點(diǎn)是，默認(rèn)的序列化的效率不高，序列化速度比較慢，序列化以后的數(shù)據(jù)，占用的內(nèi)存空間相對(duì)還是比較大的 
Spark支持使用Kryo序列化機(jī)制。 
Kyro序列化機(jī)制，比默認(rèn)的Java序列化機(jī)制，速度要快，序列化后的數(shù)據(jù)要更小，大概是Java序列化機(jī)制的1/10。所以Kryo序列化優(yōu)化以后，可以讓網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)變少，在集群中耗費(fèi)的內(nèi)存資源大大減少

Kryo序列化機(jī)制，一旦啟用以后，會(huì)生效的幾個(gè)地方： 
1、算子函數(shù)中使用到的外部變量 
2、持久化RDD時(shí)進(jìn)行序列化，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER 
3、Shuffle

1、算子函數(shù)中使用到的外部變量，使用Kryo以后：優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅?，可以?yōu)化集群中的內(nèi)存的占用和消耗 
2、持久化RDD，優(yōu)化內(nèi)存的占用和消耗，持久化RDD占用的內(nèi)存越少，task執(zhí)行的時(shí)候，創(chuàng)建的對(duì)象，就不至于頻繁的占滿內(nèi)存，頻繁的發(fā)生GC 
3、Shuffle：可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅?nbsp;
Kryo之所以沒(méi)有被作為默認(rèn)的序列化類庫(kù)的原因： 
主要是因?yàn)镵ryo要求，如果要達(dá)到他的最佳性能的話，那么就一定要注冊(cè)你自定義的類（比如，你的算子函數(shù)中使用到了外部自定義的對(duì)象變量，這時(shí)，就要求必須注冊(cè)你的類，否則Kryo達(dá)不到最佳的性能）。

首先，第一步：在sparkConf中設(shè)置一個(gè)屬性： 
spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer類 
例如：sparkConf.set(“spark.serializer”,”org.apahe.spark.serializer.KryoSerializer”)

其次，第二步：注冊(cè)你使用到的。需要通過(guò)Kryo序列化的，一些自定義類： 
sparkConf.registerKryoClasses() 
例如：sparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[CategorySecondSort],classOf[…]))