记一次Spark 提交任务执行缓慢之问题解决了

任务背景

5分钟一个批次，实现大小表的join，单批次大表数据量3GB，小表数据量5MB。

提交任务参数

/usr/bin/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--queue root.xxx \
--executor-memory 8g \
--num-executors 20 \
--executor-cores 4 \
--driver-memory 10G \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=10 \
--class com.xxx.Xxx \
hdfs://xxx/xxx.jar 202208170015

现象

Spark History 页面

 Yarn 页面

思路步骤

• 通过client 模式提交任务，打印执行日志到客户端

--deploy-mode client

• 通过执行日志分析任务执行阶段的耗时情况，通过下图可以发现，在注册块管理器和之间有1分26秒的时间（11分47秒到13分13秒）是没有日志打印的，占整个任务时长的34%

• 执行job之前，注册 Executor之后，有1分26秒的耗时，没有详细的日志，修改spark client log4j的日志等级为DEBUG

vim $SPARK_HOME/conf/log4j.properties

# Set everything to be logged to the console
# log4j.rootCategory=INFO, console # 默认是INFO
log4j.rootCategory=DEBUG, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
 
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.eclipse.jetty=WARN
log4j.logger.org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO

• 重新执行任务，查看在注册和执行job之间，一直在跟resourcemanager通信，来获取 application 报告信息

问题产生原因

spark sql where 条件当中，分区字段的值没有用引号括起来，导致谓词没有成功下推，通过查看执行计划，现象如下：

 

解决办法

分区字段的值加上''就好了，通过查看执行计划，现象如下：

InMemroyFileIndex数组中包含要计算的hive分区对应的hdfs路径，避免了全hdfs目录扫描的过程，很大程度降低了任务耗时。