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jvm-profiler中如何使用spark内存

本篇文章给大家分享的是有关 jvm-profiler中如何使用spark 内存，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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jvm-profiler

一般来说监控 spark 内存有2种方式

  1. 通过 Spark ListenerBus 获取 Executor 内部的内存使用情况 ，现在能获取的相关信息还比较少，在 https://github.com/apache/spark/pull/21221 合进来后就能采集到executor 内存各个逻辑分区的使用情况。

  2. 通过 Spark Metrics 将 JVM 信息发送到指定的 sink，用户也可以自定义 Sink 比如发送到 kafka/redis。

Uber 最近开源了 jvm-profiler，采集分布式JVM应用信息，可以用于 debug CPU/mem/io 或者方法调用的时间等。比如调整Spark JVM 内存大小，监控 HDFS Namenode RPC 延时，分析数据血缘关系。

应用于 Spark 比较简单

每5S采集一次JVM信息，发送到 kafka profiler_CpuAndMemory topic

hdfs dfs -put jvm-profiler-0.0.9.jar hdfs://hdfs_url/lib/jvm-profiler-0.0.9.jar--conf spark.jars=hdfs://hdfs_url/lib/jvm-profiler-0.0.9.jar--conf spark.executor.extraJavaOptions=-javaagent:jvm-profiler-0.0.9.jar=reporter=com.uber.profiling.reporters.KafkaOutputReporter,metricInterval=5000,brokerList=brokerhost:9092,topicPrefix=profiler_

消费后存入HDFS用于分析。

分析

hive 表结构

jvm-profiler中如何使用spark 内存

对用户自定义内存的任务进行分析

用户自定义内存调度任务，75%的任务内存使用率低于80%，可以进行优化。

用户自定义内存调度任务

用户自定义内存开发任务，45%的任务内存使用率低于20%，用户存在不良使用习惯。

用户自定义内存开发任务

总结

通过采集 jvm  的最大使用值和设定值，可以解决下述问题。

  1. 内存滥用

  2. 监控应用内存使用趋势，防止数据增长导致内存不足

  3. Spark Executor 默认内存设置不合理

根据应用的使用预计内存减少情况

  • executor 默认内存减少10%，平均每个任务能释放 60G 内存

  • 自定义内存调度任务利用率提高到 70%，平均每个任务能释放 450G 内存

  • 自定义内存开发任务利用率提高到 70%，平均每个任务能释放 550G 内存

以上就是 jvm-profiler中如何使用spark 内存，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


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