Spark Streaming调优

操作场景

Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。

本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

操作步骤

一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。

对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都最优化。

• 数据源调优

  在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。

  对Kafka的性能调优，有以下几个点：

  • 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。
  • 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。
• 接收器调优

  Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。

  Kafka包括三种模式的接收器API：

  • KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
  • ReliableKafkaReceiver：通过ZooKeeper记录接收数据位移。
  • DirectKafka：直接通过RDD读取Kafka每个Partition中的数据，数据高可靠。

  从实现上来看，DirectKafka的性能更好，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。

  数据接收器作为一个Kafka的消费者，对于它的配置优化。

• 处理器调优

  Spark Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如：

  • 数据序列化
  • 配置内存
  • 设置并行度
  • 使用External Shuffle Service提升性能
  

  在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark Streaming整体的可靠性会越差。例如：

  “spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable”配置为“false”的时候，会明显减少磁盘的操作，提高性能，但由于缺少WAL机制，会出现异常恢复时，数据丢失。

  因此，在调优Spark Streaming的时候，这些保证数据可靠性的配置项，在生产环境中是不能关闭的。

• 日志归档调优

  参数“spark.eventLog.group.size”用来设置一个应用的JobHistory日志按照指定job个数分组，每个分组会单独创建一个文件记录日志，从而避免应用长期运行时形成单个过大日志造成JobHistory无法读取的问题，设置为“0”时表示不分组。

  大部分Spark Streaming任务属于小型job，而且产生速度较快，会导致频繁的分组，产生大量日志小文件消耗磁盘I/O。建议增大此值，例如改为“1000”或更大值。