Spark Streaming 应用程序太慢

Question

在开发 SparkStreaming 应用程序 (python) 时，我不确定我是否理解它的工作原理。我只需要读取 json 文件流（在目录中弹出）并对每个 json 对象和引用执行连接操作，然后将其写回文本文件。这是我的代码：

config = configparser.ConfigParser()
config.read("config.conf")

def getSparkSessionInstance(sparkConf):
if ("sparkSessionSingletonInstance" not in globals()):
    globals()["sparkSessionSingletonInstance"] = SparkSession \
        .builder \
        .config(conf=sparkConf) \
        .getOrCreate()
return globals()["sparkSessionSingletonInstance"]

# Création du contexte
sc = SparkContext()
ssc = StreamingContext(sc, int(config["Variables"]["batch_period_spark"]))
sqlCtxt = getSparkSessionInstance(sc.getConf())
df_ref = sqlCtxt.read.json("file://" + config["Paths"]["path_ref"])
df_ref.createOrReplaceTempView("REF")
df_ref.cache()
output = config["Paths"]["path_DATAs_enri"]


# Fonction de traitement des DATAs
def process(rdd):
        if rdd.count() > 0:
                #print(rdd.toDebugString)
                df_DATAs = sqlCtxt.read.json(rdd)
                df_DATAs.createOrReplaceTempView("DATAs")
                df_enri=sqlCtxt.sql("SELECT DATAs.*, REF.Name, REF.Mail FROM DATAs, REF WHERE DATAs.ID = REF.ID")
                df_enri.createOrReplaceTempView("DATAs_enri")
                df_enri.write.mode('append').json("file://" + output)
                if(df_enri.count() < df_DATAs.count()):
                        df_fail = sqlCtxt.sql("SELECT * FROM DATAs WHERE DATAs.ID NOT IN (SELECT ID FROM DATAs_enri)")
                        df_fail.show()


# Configuration du stream et lancement
files = ssc.textFileStream("file://" + config["Paths"]["path_stream_DATAs"])
files.foreachRDD(process)
print("[GO]")
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这是我的 spark 配置：

spark.master                    local[*]
spark.executor.memory           3g
spark.driver.memory             3g
spark.python.worker.memory      3g
spark.memory.fraction           0.9
spark.driver.maxResultSize      3g
spark.memory.storageFraction    0.9
spark.eventLog.enabled          true

好吧，它正在运行，但我有一个问题：进程缓慢并且进程延迟越来越大。我在local[*]工作，怕没有parallelism。。。在监控UI，一次只看到一个executor和一个job。有没有更简单的方法来做到这一点？就像 DStream 上的 transform 函数一样？是否缺少配置变量？

Answer 1

您的代码运行缓慢有几个原因。

关于worker，我看到没有看到你设置worker数量的地方。因此它将以默认的工作人员数量开始，这可能意味着 1。另一方面，您正在读取一个可能不是那么大的文件，而 spark 没有进行并行处理。

另一方面，您需要理解代码的几个步骤：

你有很多计数：if rdd.count() > 0:; if(df_enri.count() < df_DATAs.count()):，计数很昂贵，你的流数据是一个减少阶段，你正在做 3 倍的计数。
加入也很昂贵，在流式处理中进行加入并不是那么好，你做对了 df_ref.cache() 但是，加入会随机播放而且很昂贵。

我建议您，不要执行失败的步骤，将其从您的代码中删除。它没有用，只是不保存数据。其他事情，设置更多的工人或更多的核心执行： spark.executor.cores=2 如你所见 here.

Spark Streaming 应用程序太慢

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