1、数据接收并行度调优
- 1、通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收成为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver，该Receiver接收一个数据流。因此可以通过创建多个输入DStream，并且配置它们接收数据源不同的分区数据，达到接收多个数据流的效果。比如说，一个接收两个Kafka Topic的输入DStream，可以被拆分为两个输入DStream，每个分别接收一个topic的数据。这样就会创建两个Receiver，从而并行地接收数据，进而提升吞吐量。多个DStream可以使用union算子进行聚合，从而形成一个DStream。然后后续的transformation算子操作都针对该一个聚合后的DStream即可。
int numStreams = 5;
List<JavaPairDStream<String, String>> kafkaStreams
= new ArrayList<JavaPairDStream<String, String>>(numStreams);
for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
kafkaStreams.add(KafkaUtils.createStream(...));
}
JavaPairDStream<String, String> unifiedStream
= streamingContext.union(kafkaStreams.get(0),
kafkaStreams.subList(1, kafkaStreams.size()));
unifiedStream.print();
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2、数据接收并行度调优，除了创建更多输入DStream和Receiver以外，还可以考虑调节block interval。
通过参数——spark.streaming.blockInterval，可以设置block interval，默认是200ms。对于大多数Receiver来说，在将接收到的数据保存到Spark的BlockManager之前，都会将数据切分为一个一个的block。而每个batch中的block数量，则决定了该batch对应的RDD的partition的数量，以及针对该RDD执行transformation操作时，创建的task的数量。
每个batch对应的task数量是大约估计的，即batch interval / block interval。例如说，batch interval为2s，block interval为200ms，会创建10个task。如果你认为每个batch的task数量太少，即低于每台机器的cpu core数量，那么就说明batch的task数量是不够的，因为所有的cpu资源无法完全被利用起来。
要为batch增加block的数量，那么就减小block interval；然而，推荐的block interval最小值是50ms，如果低于这个数值，那么大量task的启动时间，可能会变成一个性能开销点。 3、除了上述说的两个提升数据接收并行度的方式，还有一种方法，就是显式地对输入数据流进行重分区。使用inputStream.repartition(<number of partitions>)即可。这样就可以将接收到的batch，分布到指定数量的机器上，然后再进行进一步的操作。
2、任务启动调优
如果每秒钟启动的task过于多，比如每秒钟启动50个，那么发送这些task去Worker节点上的Executor的性能开销，会比较大，而且此时基本就很难达到毫秒级的延迟了。
使用下述操作可以减少这方面的性能开销：
1、Task序列化：使用Kryo序列化机制来序列化task，可以减小task的大小，从而减少发送这些task到各个Worker节点上的Executor的时间；
2、执行模式：在Standalone模式下运行Spark，可以达到更少的task启动时间。
上述方式，也许可以将每个batch的处理时间减少100毫秒，从而从秒级降到毫秒级。
3、 数据处理并行度调优
如果在计算的任何stage中使用的并行task的数量没有足够多，那么集群资源是无法被充分利用的。举例来说，对于分布式的reduce操作，比如reduceByKey和reduceByKeyAndWindow，默认的并行task的数量是由spark.default.parallelism参数决定的。你可以在reduceByKey等操作中，传入第二个参数，手动指定该操作的并行度，也可以调节全局的spark.default.parallelism参数；
4、数据序列化调优
数据序列化造成的系统开销可以由序列化格式的优化来减小。
在流式计算的场景下，有两种类型的数据需要序列化。
1、输入数据：默认情况下，接收到的输入数据，是存储在Executor的内存中的，使用的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2。这意味着，数据被序列化为字节从而减小GC开销，并且会复制以进行executor失败的容错。因此，数据首先会存储在内存中，然后在内存不足时会溢写到磁盘上，从而为流式计算来保存所有需要的数据。这里的序列化有明显的性能开销——Receiver必须反序列化从网络接收到的数据，然后再使用Spark的序列化格式序列化数据。
2、流式计算操作生成的持久化RDD：流式计算操作生成的持久化RDD，可能会持久化到内存中。例如，窗口操作默认就会将数据持久化在内存中，因为这些数据后面可能会在多个窗口中被使用，并被处理多次。然而，不像Spark Core的默认持久化级别，StorageLevel.MEMORY_ONLY，流式计算操作生成的RDD的默认持久化级别是StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER ，默认就会减小GC开销。
在上述的场景中，使用Kryo序列化类库可以减小CPU和内存的性能开销。使用Kryo时，一定要考虑注册自定义的类，并且禁用对应引用的tracking（spark.kryo.referenceTracking）。
在一些特殊的场景中，比如需要为流式应用保持的数据总量并不是很多，也许可以将数据以非序列化的方式进行持久化，从而减少序列化和反序列化的CPU开销，而且又不会有太昂贵的GC开销。举例来说，如果你数秒的batch interval，并且没有使用window操作，那么你可以考虑通过显式地设置持久化级别，来禁止持久化时对数据进行序列化。这样就可以减少用于序列化和反序列化的CPU性能开销，并且不用承担太多的GC开销。
5、batch interval调优（最重要）
如果想让一个运行在集群上的Spark Streaming应用程序可以稳定，它就必须尽可能快地处理接收到的数据。换句话说，batch应该在生成之后，就尽可能快地处理掉。
对于一个应用来说，这个是不是一个问题，可以通过观察Spark UI上的batch处理时间来定。batch处理时间必须小于batch interval时间。
基于流式计算的本质，batch interval对于，在固定集群资源条件下的应用能保持的数据接收速率，会有巨大的影响。例如，在WordCount例子中，对于一个特定的数据接收速率，应用业务可以保证每2秒打印一次单词计数，而不是每500ms。
因此batch interval需要被设置为，让预期的数据接收速率可以在生产环境中保持住。
计算正确的batch大小的比较好的方法，是在一个很保守的batch interval，比如5~10s，以很慢的数据接收速率进行测试。要检查应用是否跟得上这个数据速率，可以检查每个batch的处理时间的延迟，如果处理时间与batch interval基本吻合，那么应用就是稳定的。否则，如果batch调度的延迟持续增长，那么就意味应用无法跟得上这个速率，也就是不稳定的。因此你要想有一个稳定的配置，可以尝试提升数据处理的速度，或者增加batch interval。
记住，由于临时性的数据增长导致的暂时的延迟增长，可以合理的，只要延迟情况可以在短时间内恢复即可。
6、内存调优
首要就是优化Spark应用的内存使用和GC行为，这个在之前的Spark调优中已经写过了。
这里主要是与Spark Streaming应用相关的调优参数。
Spark Streaming应用需要的集群内存资源，是由使用的transformation操作类型决定的。
举例来说，如果想要使用一个窗口长度为10分钟的window操作，那么集群就必须有足够的内存来保存10分钟内的数据。
如果想要使用updateStateByKey来维护许多key的state，那么你的内存资源就必须足够大。
反过来说，如果想要做一个简单的map-filter-store操作，那么需要使用的内存就很少。
通常来说，通过Receiver接收到的数据，会使用StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2持久化级别来进行存储，因此无法保存在内存中的数据会溢写到磁盘上，而溢写到磁盘上，是会降低应用的性能的。
因此，通常是建议为应用提供它需要的足够的内存资源。
建议先在一个小规模的场景下测试内存的使用量，并进行评估。
下面展示 一些基于内存和GC策略调优的参数。
1、DStream的持久化：正如在前面第四点 “数据序列化调优” 中提到的，输入数据和某些操作生产的中间RDD，默认持久化时都会序列化为字节，与非序列化的方式相比，这会降低内存和GC开销。
使用Kryo序列化机制可以进一步减少内存使用和GC开销，为了进一步降低内存使用率，还可以对数据进行压缩，由spark.rdd.compress参数控制（默认false）。
2、清理旧数据：默认情况下，所有输入数据和通过DStream transformation操作生成的持久化RDD，会自动被清理。Spark Streaming会决定何时清理这些数据，取决于transformation操作类型。
例如，你在使用窗口长度为10分钟内的window操作，Spark会保持10分钟以内的数据，时间过了以后就会清理旧数据。但是在某些特殊场景下，比如Spark SQL和Spark Streaming整合使用时，在异步开启的线程中，使用Spark SQL针对batch RDD进行执行查询。那么就需要让Spark保存更长时间的数据，直到Spark SQL查询结束。
当然我们可以使用streamingContext.remember参数来让数据保留更长的时间。
3、CMS垃圾回收器：推荐使用并行的mark-sweep垃圾回收机制，用来保持GC低开销。虽然并行的GC会降低吞吐量，但是还是建议使用它，来减少batch的处理时间（降低处理过程中的gc开销）。
如果要使用，那么要在driver端和executor端都开启。
在spark-submit中使用--driver-java-options设置；
也可以使用spark.executor.extraJavaOptions参数设置。
-XX:+UseConcMarkSweepGC。
