Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇（万字好文）

Spark调优之Shuffle调优

本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。

一、Shuffle的核心概念

1. ShuffleMapStage与ResultStage

在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。

ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。

ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上，意味着一个job的运行结束。

2. Shuffle中的任务个数

我们知道，Spark Shuffle分为map阶段和reduce阶段，或者称之为ShuffleRead阶段和ShuffleWrite阶段，那么对于一次Shuffle，map过程和reduce过程都会由若干个task来执行，那么map task和reduce task的数量是如何确定的呢？

假设Spark任务从HDFS中读取数据，那么初始RDD分区个数由该文件的split个数决定，也就是一个split对应生成的RDD的一个partition，我们假设初始partition个数为N。

初始RDD经过一系列算子计算后（假设没有执行repartition和coalesce算子进行重分区，则分区个数不变，仍为N，如果经过重分区算子，那么分区个数变为M），我们假设分区个数不变，当执行到Shuffle操作时，map端的task个数和partition个数一致，即map task为N个。

reduce端的stage默认取spark.default.parallelism这个配置项的值作为分区数，如果没有配置，则以map端的最后一个RDD的分区数作为其分区数（也就是N），那么分区数就决定了reduce端的task的个数。

3. reduce端数据的读取

根据stage的划分我们知道，map端task和reduce端task不在相同的stage中，map task位于ShuffleMapStage，reduce task位于ResultStage，map task会先执行，那么后执行的reduce task如何知道从哪里去拉取map task落盘后的数据呢？

reduce端的数据拉取过程如下：

1. map task 执行完毕后会将计算状态以及磁盘小文件位置等信息封装到MapStatus对象中，然后由本进程中的MapOutPutTrackerWorker对象将mapStatus对象发送给Driver进程的MapOutPutTrackerMaster对象；
2. 在reduce task开始执行之前会先让本进程中的MapOutputTrackerWorker向Driver进程中的MapoutPutTrakcerMaster发动请求，请求磁盘小文件位置信息；
3. 当所有的Map task执行完毕后，Driver进程中的MapOutPutTrackerMaster就掌握了所有的磁盘小文件的位置信息。此时MapOutPutTrackerMaster会告诉MapOutPutTrackerWorker磁盘小文件的位置信息；
4. 完成之前的操作之后，由BlockTransforService去Executor0所在的节点拉数据，默认会启动五个子线程。每次拉取的数据量不能超过48M（reduce task每次最多拉取48M数据，将拉来的数据存储到Executor内存的20%内存中）。

二、HashShuffle解析

以下的讨论都假设每个Executor有1个cpu core。

1. 未经优化的HashShuffleManager

shuffle write阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey），而将每个task处理的数据按key进行“划分”。所谓“划分”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。

下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。比如下一个stage总共有100个task，那么当前stage的每个task都要创建100份磁盘文件。如果当前stage有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个task，那么每个Executor上总共就要创建500个磁盘文件，所有Executor上会创建5000个磁盘文件。由此可见，未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。

shuffle read阶段，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shuffle write的过程中，map task给下游stage的每个reduce task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每个reduce task只要从上游stage的所有map task所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。

shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。

未优化的HashShuffleManager工作原理如下图所示：

2. 优化后的HashShuffleManager

为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数：spark.shuffle.consolidateFiles，该参数默认值为false，将其设置为true即可开启优化机制，通常来说，如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。

开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了，此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。一个Executor上有多少个cpu core，就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个task都会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。

当Executor的cpu core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用之前已有的shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件，也就是说，此时task会将数据写入已有的磁盘文件中，而不会写入新的磁盘文件中。因此，consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。

假设第二个stage有100个task，第一个stage有50个task，总共还是有10个Executor（Executor CPU个数为1），每个Executor执行5个task。那么原本使用未经优化的HashShuffleManager时，每个Executor会产生500个磁盘文件，所有Executor会产生5000个磁盘文件的。但是此时经过优化之后，每个Executor创建的磁盘文件的数量的计算公式为：cpu core的数量 * 下一个stage的task数量，也就是说，每个Executor此时只会创建100个磁盘文件，所有Executor只会创建1000个磁盘文件。

优化后的HashShuffleManager工作原理如下图所示：

三、 SortShuffle解析

SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypass机制。

1. 普通运行机制

在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存；如果是join这种普通的shuffle算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。

在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批1万条数据的形式分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。

一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并，这就是merge过程，此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来，然后依次写入最终的磁盘文件之中。此外，由于一个task就只对应一个磁盘文件，也就意味着该task为下游stage的task准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。

SortShuffleManager由于有一个磁盘文件merge的过程，因此大大减少了文件数量。比如第一个stage有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个task，而第二个stage有100个task。由于每个task最终只有一个磁盘文件，因此此时每个Executor上只有5个磁盘文件，所有Executor只有50个磁盘文件。

普通运行机制的SortShuffleManager工作原理如下图所示：

2. bypass运行机制

bypass运行机制的触发条件如下：

• shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。
• 不是聚合类的shuffle算子。

此时，每个task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。

该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好。

而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于：第一，磁盘写机制不同；第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。

bypass运行机制的SortShuffleManager工作原理如下图所示：

四、map和reduce端缓冲区大小

在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。

map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，那么会发生640/32 = 20次溢写，如果每个task处理64000KB的数据，即会发生64000/32=2000次溢写，这对于性能的影响是非常严重的。

map端缓冲的配置方法：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.file.buffer", "64")

Spark Shuffle过程中，shuffle reduce task的buffer缓冲区大小决定了reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。

reduce端数据拉取缓冲区的大小可以通过spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB。该参数的设置方法如下：

reduce端数据拉取缓冲区配置：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96")

五、reduce端重试次数和等待时间间隔

Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。

reduce端拉取数据重试次数可以通过spark.shuffle.io.maxRetries参数进行设置，该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为3，该参数的设置方法如下：

reduce端拉取数据重试次数配置：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")

Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试，在一次失败后，会等待一定的时间间隔再进行重试，可以通过加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。

reduce端拉取数据等待间隔可以通过spark.shuffle.io.retryWait参数进行设置，默认值为5s，该参数的设置方法如下：

reduce端拉取数据等待间隔配置：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")

六、bypass机制开启阈值

对于SortShuffleManager，如果shuffle reduce task的数量小于某一阈值则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。

当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

SortShuffleManager排序操作阈值的设置可以通过spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold这一参数进行设置，默认值为200，该参数的设置方法如下：

reduce端拉取数据等待间隔配置：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "400")

数据倾斜

就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。

例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是数据倾斜所带来的后果。

注意，要区分开数据倾斜与数据过量这两种情况，数据倾斜是指少数task被分配了绝大多数的数据，因此少数task运行缓慢；数据过量是指所有task被分配的数据量都很大，相差不多，所有task都运行缓慢。

数据倾斜的表现：

1. Spark作业的大部分task都执行迅速，只有有限的几个task执行的非常慢，此时可能出现了数据倾斜，作业可以运行，但是运行得非常慢；
2. Spark作业的大部分task都执行迅速，但是有的task在运行过程中会突然报出OOM，反复执行几次都在某一个task报出OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。定位数据倾斜问题：
3. 查阅代码中的shuffle算子，例如reduceByKey、countByKey、groupByKey、join等算子，根据代码逻辑判断此处是否会出现数据倾斜；
4. 查看Spark作业的log文件，log文件对于错误的记录会精确到代码的某一行，可以根据异常定位到的代码位置来明确错误发生在第几个stage，对应的shuffle算子是哪一个；

1. 预聚合原始数据

1. 避免shuffle过程

绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。

如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同一key对应的所有value用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样，一个key就只有一条数据了；之后，对一个key的所有value进行处理时，只需要进行map操作即可，无需再进行任何的shuffle操作。通过上述方式就避免了执行shuffle操作，也就不可能会发生任何的数据倾斜问题。

对于Hive表中数据的操作，不一定是拼接成一个字符串，也可以是直接对key的每一条数据进行累计计算。要区分开，处理的数据量大和数据倾斜的区别。

2. 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）

如果没有办法对每个key聚合出来一条数据，在特定场景下，可以考虑扩大key的聚合粒度。

例如，目前有10万条用户数据，当前key的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将key的粒度扩大为（省，城市，日期），这样的话，key的数量会减少，key之间的数据量差异也有可能会减少，由此可以减轻数据倾斜的现象和问题。（此方法只针对特定类型的数据有效，当应用场景不适宜时，会加重数据倾斜）

2. 预处理导致倾斜的key

1. 过滤

如果在Spark作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key对应的数据，这样，在Spark作业中就不会发生数据倾斜了。

2. 使用随机key

当使用了类似于groupByKey、reduceByKey这样的算子时，可以考虑使用随机key实现双重聚合，如下图所示：

首先，通过map算子给每个数据的key添加随机数前缀，对key进行打散，将原先一样的key变成不一样的key，然后进行第一次聚合，这样就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合；随后，去除掉每个key的前缀，再次进行聚合。

此方法对于由groupByKey、reduceByKey这类算子造成的数据倾斜有比较好的效果，仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。

此方法也是前几种方案没有比较好的效果时要尝试的解决方案。

3. sample采样对倾斜key单独进行join

在Spark中，如果某个RDD只有一个key，那么在shuffle过程中会默认将此key对应的数据打散，由不同的reduce端task进行处理。

所以当由单个key导致数据倾斜时，可有将发生数据倾斜的key单独提取出来，组成一个RDD，然后用这个原本会导致倾斜的key组成的RDD和其他RDD单独join，此时，根据Spark的运行机制，此RDD中的数据会在shuffle阶段被分散到多个task中去进行join操作。

倾斜key单独join的流程如下图所示：

适用场景分析：

对于RDD中的数据，可以将其转换为一个中间表，或者是直接使用countByKey()的方式，看一下这个RDD中各个key对应的数据量，此时如果你发现整个RDD就一个key的数据量特别多，那么就可以考虑使用这种方法。

当数据量非常大时，可以考虑使用sample采样获取10%的数据，然后分析这10%的数据中哪个key可能会导致数据倾斜，然后将这个key对应的数据单独提取出来。

不适用场景分析：

如果一个RDD中导致数据倾斜的key很多，那么此方案不适用。

3. 提高reduce并行度

当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时，可以考虑提高shuffle过程中的reduce端并行度，reduce端并行度的提高就增加了reduce端task的数量，那么每个task分配到的数据量就会相应减少，由此缓解数据倾斜问题。

1. reduce端并行度的设置

在大部分的shuffle算子中，都可以传入一个并行度的设置参数，比如reduceByKey(500)，这个参数会决定shuffle过程中reduce端的并行度，在进行shuffle操作的时候，就会对应着创建指定数量的reduce task。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。

增加shuffle read task的数量，可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task，从而让每个task处理比原来更少的数据。

举例来说，如果原本有5个key，每个key对应10条数据，这5个key都是分配给一个task的，那么这个task就要处理50条数据。而增加了shuffle read task以后，每个task就分配到一个key，即每个task就处理10条数据，那么自然每个task的执行时间都会变短了。

2. reduce端并行度设置存在的缺陷

提高reduce端并行度并没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题（方案一和方案二从根本上避免了数据倾斜的发生），只是尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce task的数据压力，以及数据倾斜的问题，适用于有较多key对应的数据量都比较大的情况。

该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。所以这种方案只能说是在发现数据倾斜时尝试使用的一种手段，尝试去用最简单的方法缓解数据倾斜而已，或者是和其他方案结合起来使用。

在理想情况下，reduce端并行度提升后，会在一定程度上减轻数据倾斜的问题，甚至基本消除数据倾斜；但是，在一些情况下，只会让原来由于数据倾斜而运行缓慢的task运行速度稍有提升，或者避免了某些task的OOM问题，但是，仍然运行缓慢，此时，要及时放弃方案三，开始尝试后面的方案。

4. 使用map join

正常情况下，join操作都会执行shuffle过程，并且执行的是reduce join，也就是先将所有相同的key和对应的value汇聚到一个reduce task中，然后再进行join。普通join的过程如下图所示：

普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。

注意：RDD是并不能直接进行广播的，只能将RDD内部的数据通过collect拉取到Driver内存然后再进行广播。

1. 核心思路：

不使用join算子进行连接操作，而使用broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。

根据上述思路，根本不会发生shuffle操作，从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜问题。

当join操作有数据倾斜问题并且其中一个RDD的数据量较小时，可以优先考虑这种方式，效果非常好。

map join的过程如下图所示：

2. 不适用场景分析：

由于Spark的广播变量是在每个Executor中保存一个副本，如果两个RDD数据量都比较大，那么如果将一个数据量比较大的RDD做成广播变量，那么很有可能会造成内存溢出。

故障排除

1. 避免OOM-out of memory

在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。

reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MB。

reduce端task会一边拉取一边计算，不一定每次都会拉满48MB的数据，可能大多数时候拉取一部分数据就处理掉了。

虽然说增大reduce端缓冲区大小可以减少拉取次数，提升Shuffle性能，但是有时map端的数据量非常大，写出的速度非常快，此时reduce端的所有task在拉取的时候，有可能全部达到自己缓冲的最大极限值，即48MB，此时，再加上reduce端执行的聚合函数的代码，可能会创建大量的对象，这可能会导致内存溢出，即OOM。

如果一旦出现reduce端内存溢出的问题，我们可以考虑减小reduce端拉取数据缓冲区的大小，例如减少为12MB。

在实际生产环境中是出现过这种问题的，这是典型的以性能换执行的原理。reduce端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的，reudce端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。

注意，要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。

2. 避免GC导致的shuffle文件拉取失败

在Spark作业中，有时会出现shuffle file not found的错误，这是非常常见的一个报错，有时出现这种错误以后，选择重新执行一遍，就不再报出这种错误。

出现上述问题可能的原因是Shuffle操作中，后面stage的task想要去上一个stage的task所在的Executor拉取数据，结果对方正在执行GC，执行GC会导致Executor内所有的工作现场全部停止，比如BlockManager、基于netty的网络通信等，这就会导致后面的task拉取数据拉取了半天都没有拉取到，就会报出shuffle file not found的错误，而第二次再次执行就不会再出现这种错误。

可以通过调整reduce端拉取数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔这两个参数来对Shuffle性能进行调整，增大参数值，使得reduce端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长。

JVM GC导致的shuffle文件拉取失败调整数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")
  .set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")

3. YARN-CLIENT模式导致的网卡流量激增问题

在YARN-client模式下，Driver启动在本地机器上，而Driver负责所有的任务调度，需要与YARN集群上的多个Executor进行频繁的通信。

假设有100个Executor，1000个task，那么每个Executor分配到10个task，之后，Driver要频繁地跟Executor上运行的1000个task进行通信，通信数据非常多，并且通信品类特别高。这就导致有可能在Spark任务运行过程中，由于频繁大量的网络通讯，本地机器的网卡流量会激增。

注意，YARN-client模式只会在测试环境中使用，而之所以使用YARN-client模式，是由于可以看到详细全面的log信息，通过查看log，可以锁定程序中存在的问题，避免在生产环境下发生故障。

在生产环境下，使用的一定是YARN-cluster模式。在YARN-cluster模式下，就不会造成本地机器网卡流量激增问题，如果YARN-cluster模式下存在网络通信的问题，需要运维团队进行解决。

4. YARN-CLUSTER模式的JVM栈内存溢出无法执行问题

当Spark作业中包含SparkSQL的内容时，可能会碰到YARN-client模式下可以运行，但是YARN-cluster模式下无法提交运行（报出OOM错误）的情况。

YARN-client模式下，Driver是运行在本地机器上的，Spark使用的JVM的PermGen的配置，是本地机器上的spark-class文件，JVM永久代的大小是128MB，这个是没有问题的，但是在YARN-cluster模式下，Driver运行在YARN集群的某个节点上，使用的是没有经过配置的默认设置，PermGen永久代大小为82MB。

SparkSQL的内部要进行很复杂的SQL的语义解析、语法树转换等等，非常复杂，如果sql语句本身就非常复杂，那么很有可能会导致性能的损耗和内存的占用，特别是对PermGen的占用会比较大。

所以，此时如果PermGen占用好过了82MB，但是又小于128MB，就会出现YARN-client模式下可以运行，YARN-cluster模式下无法运行的情况。

解决上述问题的方法是增加PermGen(永久代)的容量，需要在spark-submit脚本中对相关参数进行设置，设置方法如下：

--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"

通过上述方法就设置了Driver永久代的大小，默认为128MB，最大256MB，这样就可以避免上面所说的问题。

5. 避免SparkSQL JVM栈内存溢出

当SparkSQL的sql语句有成百上千的or关键字时，就可能会出现Driver端的JVM栈内存溢出。

JVM栈内存溢出基本上就是由于调用的方法层级过多，产生了大量的，非常深的，超出了JVM栈深度限制的递归。（我们猜测SparkSQL有大量or语句的时候，在解析SQL时，例如转换为语法树或者进行执行计划的生成的时候，对于or的处理是递归，or非常多时，会发生大量的递归）

此时，建议将一条sql语句拆分为多条sql语句来执行，每条sql语句尽量保证100个以内的子句。根据实际的生产环境试验，一条sql语句的or关键字控制在100个以内，通常不会导致JVM栈内存溢出。

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