[平台建设] Spark任务的诊断调优

本文主要是介绍[平台建设] Spark任务的诊断调优，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

背景

平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等，这项配置目前基本靠用户个人经验，在这个过程中，有的用户就会设置非常不合理，比如配置的内存非常大，实际上任务运行时所占用的内存极少. 基于此，希望能有工具来针对任务进行分析，帮助用户来监控和调优任务，并给出一些建议，使任务更加有效率，同时减少乱配资源影响其他用户任务运行的情况。

Dr. Elephant介绍

通过调研，发现一个开源项目 Dr. Elephant 基本与想要达成目标一致。

DR.Elephant 介绍：

Dr. Elephant is a job and flow-level performance monitoring and tuning tool for Apache Hadoop and Apache Spark

Dr功能介绍：

https://github.com/linkedin/dr-elephant/wiki/User-Guide

接下来就是需要了解下Dr的架构， 因为我们有些定制化的需求，所以需要了解下架构，以及阅读源码进行相关改造适配。

Dr. Elephant 的系统架构如下图。主要包括三个部分：

数据采集：数据源为 Job History

诊断和建议：内置诊断系统

存储和展示：MySQL 和 WebUI

Dr.Elephant定期从Hadoop平台的YARN资源管理中心获取近期所有的任务，这些任务既包含成功的任务，也包含那些失败的任务。每个任务的元数据，例如任务计数器、配置信息以及运行信息都可以从Hadoop平台的历史任务服务端获取到。一旦获取到了任务的元数据，Dr.Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，然后会产生一份该启发式算法对该任务性能的诊断报告。根据每个任务的执行情况，这份报告会为该任务标记一个待优化的严重性级别。严重性级别一共分为五级，报告会对该任务产生一个级别的定位，并通过级别来表明该任务中存在的性能问题的严重程度。

启发式算法具体要做的事情就是：

• 获取数据
• 量化计算打分
• 将分值与不同诊断等级阈值进行比较
• 给出诊断等级

源码解析与改造

首先我们要知道Dr整体的运行流程是怎么样的？

因为我们只需要关注Spark任务,下面主要介绍下Spark指标如何采集?

上面我们已经知道Dr执行的大致流程, 我们只采集spark任务, 所以不用太多额外的代码和抽象.

只需要关键的几个步骤改造即可:

1.首先还是通过yarn api 获取执行的job, 我们只需要对ExecutorJob直接使用org.apache.spark.deploy.history.SparkFSFetcher#fetchData方法, 获取eventlog, 并对eventlog进行重放解析

2. 将解析后的数据,获取相关需要的信息,直接写入mysql库

3. 因为涉及连接hdfs,yarn 等服务,将hdfs-site.xml,core-site.xml等文件放置配置目录下

4. 最终将程序改造成一个main方法直接运行的常驻进程运行

采集后的主要信息:

• 采集stage相关指标信息
• 采集app任务配置、executor个数、核数等,执行开始时间、结束时间、耗时等

改造后整体流程如下:

规则平台进行配置, 有了采集数据, 根据规则对相关指标定级, 并以不同颜色区分展示,并给出相关诊断意见.

总结

本文主要根据平台用户平常提交的spark任务思考,调研引入Dr. Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.

参考

https://engineering.linkedin.com/blog/2016/04/dr-elephant-open-source-self-serve-performance-tuning-hadoop-spark

https://github.com/linkedin/dr-elephant

https://blog.csdn.net/qq475781638/article/details/90247623

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