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今天就跟大家聊聊有关如何进行spark on yarn集群调优，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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jar包管理：在spark-default.conf文件中指定Spark.YARN.jars在hdfs上的SPARK需要的jar包。否则每次提交application，spark会将driver端的SPARK_HOE下的jar.node, spark.locality.wait.pack包分发到各节点上。浪费磁盘资源和网络资源。
yarn队列资源不足导致的应用运行失败，这类问题主要针对提交作业的调优：
1.在J2EE中间层，通过线程池技术提交作业，并设置线程池大小为1。
2.若只有一个应用，可以将资源调整到最大
3.若有些spark应用明显的耗时，可以spark拥有的资源进行分类（耗时任务和快速任务），此时可以使用两个线程池提交作业，每个线程池大小为1。
数据本地化：分布式存储是大数据技术的核心，而为了提高大数据计算的效率，使计算靠近数据，减少移动大量数据而产生的网络io和磁盘io。
spark中的本地级别有：PROCESS_LOCAL(进程本地化，效率最高), NODE_LOCAL（节点本地化）, PACK_LOCAL（机架本地化）, ANY, NO_PREF。在实际运行中我们希望的是大多数计算是进程本地化或节点本地化。
调优方式：1. 优化算法 2. 数据设置合理的副本数 3. 将常用的rdd设置缓存 4. 设置spark相关参数spark.locality.wait，spark.locality.wait.process, spark.locality.wait.node, spark.locality.wait.pack。 在client模式下运行，观察运行日志，使得大多数计算是PROCESS_LOCAL，同时application运行时间减少了，才是有效的优化。为了提升数据计算本地化级别而牺牲application运行时间，是不可取得，这样也会造成大量资源的闲置和较长的等待时间。
Executor经常被kill掉，出现Container killed by YARN for exceeding memory limits，内存被用完导致此类问题的发生：
移除rdd缓存
spark.storage.memoryFraction：spark数据缓存的的内存占比，默认0.6，即可以使用executor的60%内存持久化数据。在缓存达到临界值，数据可能不能缓存或写入到磁盘。当executor经常被kill的时候，应该降低该值。
spark.yarn.Executor.memoryoverhead：该参数是在yarn模式下堆外内存的调节，默认情况下为是每一个executor的内存大小的10%
YARN-Cluster模式下JVM栈内存溢出：
JVM永久代PermGen设置 Spark.Driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"(PermGen out of Memory error log)
在spark-sql中将复杂的sql语句简化为多个简单的sql进行处理(JVM stack overflow)
看完上述内容，你们对如何进行spark on yarn集群调优有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。