增加spark 并行度方式

1 Spark Streaming增大任务并发度
Q： 在Spark Streaming中，增大任务并发度的方法有哪些？
A：s1 core的个数: task线程数，也就是--executor-cores
s2 repartition
s3 Streaming + Kafka，Direct方式，则增加partition分区数
s4 Streaming + Kafka，Receiver方式，则增加Receiver个数
s5 reduceByKey和reduceByKeyAndWindow传入第二个参数


1 Spark Streaming增大任务并发度
Q： 在Spark Streaming中，增大任务并发度的方法有哪些？
A：s1 core的个数: task线程数，也就是--executor-cores
s2 repartition
s3 Streaming + Kafka，Direct方式，则增加partition分区数
s4 Streaming + Kafka，Receiver方式，则增加Receiver个数
s5 reduceByKey和reduceByKeyAndWindow传入第二个参数

1.1 解析

s1 & s2:
RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以RDD的分区数目决定了总的task数据。
申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。
e g:
RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。
如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。
如果资源不变，你的RDD只有两个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。
这就是在Spark调优中，通过增大RDD分区数目，进而增大任务并行度的做法。

s5:
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。

1.2 增大kafka中的partition可以增加Spark在处理数据上的并行度吗？

s4:
在Receiver的方式中，Spark中的partition和Kafka中的partition并不是相关的，所以如果我们加大每个topic的partition数量，仅仅是增加线程来处理由单一Receiver消费的主题。但是这并没有增加Spark在处理数据上的并行度。但是，该方式下，一个Receiver就对应于一个partition，所以，可以通过增加Receiver的个数来增大Spark任务并行度。

s3:
而在Direct方式中，Kafka中的partition与RDD中的partition是一一对应的并行读取Kafka数据，这种映射关系也更利于理解和优化。

Level of Parallelism。指定它以后，在进行reduce类型操作的时候，默认partition的数量就被指定了。这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据input和每个executor内存的大小来确定。设置level of parallelism或者属性spark.default.parallelism来改变并行级别，通常来说，每一个CPU核可以分配2~3个task


并行度就是Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。
如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？
假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu
core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。
task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task。50个executor，每个executor有3个cpu core，也就是说，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu
core，可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core，就浪费掉了。

合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源；比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行；而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少；比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据；现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。


1、task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）。

2、官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300~500。