Spark使命OOM问题怎样办理？

大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，Spark使命出现OOM（Out of Memory） 问题通常是由于使命处理惩罚的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造成的。针对不同的业务场景和原因，可以从以下几个方面进行优化和办理。
一、业务场景及大概的OOM原因分析

• 数据量过大：
  
  
  
  • 业务场景：处理惩罚海量数据集（例如，数亿行日志数据或数十TB的数据集），使命实行过程中需要对数据进行大规模的聚合、排序、连接等操作。
    
  • OOM 原因：数据无法完全放入内存，导致溢出，尤其是在shuffle或join操作时，数据量暴增。
    
  
  
• 数据倾斜：
  
  
  
  • 业务场景：处理惩罚的数据分布不匀称（如某个用户或产品的数据量过多），导致部分节点上出现计算或内存瓶颈。
    
  • OOM 原因：由于部分节点需要处理惩罚大量的数据，某些节点的使命会使用超出可用内存的资源，而其他节点的负载较轻。
    
  
  
• 不合理的资源分配：
  
  
  
  • 业务场景：资源分配过低，导致单个使命分配到的内存、CPU等资源不足。
    
  • OOM 原因：Executor的内存设置太小，或者数据太过缓存，导致内存不足。
    
  
  
• 代码中存在缓存过多或内存使用不合理：
  
  
  
  • 业务场景：频仍使用cache()、persist()，或对数据结构进行不必要的操作，导致内存太过消耗。
    
  • OOM 原因：数据缓存没有实时开释，导致内存占用过多。
    
  
  

二、针对OOM问题的办理方案

1. 调解Executor的内存和CPU资源

通过合理的资源分配，确保每个Executor有足够的内存处理惩罚数据。

• 增长Executor的内存：
  Spark 中的Executor负责在集群节点上实行使命，默认每个Executor的内存大概不足以处理惩罚大数据集。可以增长Executor的内存以缓解OOM问题。
  

1.    --executor-memory 8G

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可以通过--executor-memory选项来设置每个Executor的内存。例如，将内存设置为8GB。如果数据量很大，可以根据情况设置更大的内存。

• 调解堆外内存：
  Spark还使用了一部分堆外内存（off-heap memory）。如果涉及大量的堆外内存操作，可以通过以下配置增长堆外内存：
  

1.    --conf spark.memory.offHeap.enabled=true
2.    --conf spark.memory.offHeap.size=4G

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• 调解Executor的CPU核心数：
  为每个Executor分配更多的CPU核心，以加速使命的处理惩罚速率，防止长时间占用内存。
  

1.    --executor-cores 4

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通过--executor-cores设置每个Executor使用的核心数。例如，可以将核心数设置为4，以提升并发计算能力。
2. 调解内存管理策略

Spark的内存管理策略重要涉及以下几个关键参数，它们的优化配置可以资助镌汰OOM问题。

• 调解内存管理比例：
  Spark 2.x 及以上版本采用统一的内存管理模型，可以通过调治以下参数优化内存使用：
  

1.    --conf spark.memory.fraction=0.8
2.    --conf spark.memory.storageFraction=0.5

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• spark.memory.fraction：该参数控制了存储与实行内存的总占比，默认是0.6，可以适当调高。
  
• spark.memory.storageFraction：该参数决定了在memory.fraction的基础上，存储内存的占比。如果需要更多实行内存，可以适当减小该值。
  

• 镌汰缓存数据的存储占用：
  
  
  
  • 实时清理缓存：对于不再需要的数据，实时调用unpersist()来清理缓存，开释内存。
    
  
  

1.    rdd.unpersist()

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• 调解缓存级别：在缓存时，使用StorageLevel.DISK_ONLY或StorageLevel.MEMORY_AND_DISK，以镌汰内存占用。
  

1.    rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

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3. 数据切分与优化操作

Spark使命中的shuffle、join、groupBy等操作通常会引起大量内存消耗，以下优化可以减轻这些操作带来的OOM风险。

• 调解分区数：
  
  
  
  • 对于大规模数据操作如join、shuffle等，分区数的设置至关重要。如果分区数过少，大概会导致某些分区数据量过大，进而导致内存溢出。
    
  
  

1.    rdd.repartition(200)

复制代码

或者在实行某些操作时，显式指定分区数：

1.    rdd.reduceByKey(_ + _, numPartitions = 200)

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• 通常的经验是将分区数量设置为比Executor数量高出数倍（例如，每个核心处理惩罚2-4个分区）。
  

• 避免过多的宽依赖：
  宽依赖（如groupByKey）会在shuffle时造成内存的压力，特别是数据量较大时，应该只管避免。可以通过替换为reduceByKey等具有预聚合功能的操作来镌汰内存消耗：
  

1.    rdd.reduceByKey(_ + _)

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• 避免数据倾斜：
  如果存在数据倾斜，部分节点处理惩罚大量数据，容易导致OOM。以下是常见的办理方法：
  
  
  
  • 随机键拆分：可以为数据加上随机前缀，以打散数据，避免部分节点数据量过大。
    
  
  

1.    rdd.map(x => ((x._1 + new Random().nextInt(10)), x._2))

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• 广播小表：在join操作中，如果一张表很小，可以使用广播变量，将小表广播到每个节点，镌汰数据传输和内存占用：
  

1.    val broadcastVar = sc.broadcast(smallTable)
2.    largeTable.mapPartitions { partition =>
3.      val small = broadcastVar.value
4.      partition.map(largeRow => ...)
5.    }

复制代码

4. 调解Spark的并行度和Shuffle机制

Spark的shuffle操作（如groupByKey、join）会导致大量数据需要在不同的节点之间传输。如果并行度设置过低，容易导致某个节点处理惩罚的数据量过大，从而引发OOM。

• 增长并行度：
  

1.    --conf spark.sql.shuffle.partitions=200

复制代码

或者在代码中显式设置：

1.    spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200")

复制代码

• 默认情况下，spark.sql.shuffle.partitions的值大概偏小（例如200），根据数据规模适当调解该值可以减轻单个节点的负载。
  

• 调解Shuffle合并机制：
  Spark 3.0引入了 Adaptive Query Execution (AQE)，可以在实行时动态调解shuffle的分区数，避免某些分区数据量过大：
  

1.    --conf spark.sql.adaptive.enabled=true
2.    --conf spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=64M

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AQE 可以根据使命的实行情况自动调解shuffle的分区数，从而避免OOM。
五、小结一下

Spark使命中的OOM问题经常由于数据量过大、数据倾斜、资源分配不合理等问题引起，针对不同的业务场景，可以接纳以下措施进行优化：

• 合理分配内存和CPU：增长Executor的内存和CPU核心数，合理配置内存管理参数。
  
• 调解分区数和优化操作：通过调解分区数、镌汰宽依赖等方式镌汰内存占用。
  
• 处理惩罚数据倾斜：通过随机键拆分、广播小表等方法避免数据倾斜。
  
• 使用缓存优化内存：镌汰不必要的cache()和persist()操作，并实时开释缓存数据。
  

好了，今天的内容就写到这里，这些优化方法结合使用，可以有效办理Spark使命中的OOM问题。关注威哥爱编程，码码通畅不掉发。

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