干貨分享：SparkBench--Spark平臺的基準性能測試

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SparkBench簡介

SparkBench是Spark的基準性能測試項目，由來自IBM Watson研究中心的五位研究者（Min Li, Jian Tan, Yandong Wang, Li Zhang, Valentina Salapura）發(fā)起，并貢獻至開源社區(qū)。

SparkBench的測試項目覆蓋了Spark支持的四種最主流的應用類型，即機器學習、圖計算、SQL查詢和流數(shù)據(jù)計算。每種類型的應用又選擇了最常用的幾個算法或者應用進行比對測試，測試結(jié)果從系統(tǒng)資源消耗、時間消耗、數(shù)據(jù)流特點等各方面全面考察，總體而言是比較全面的測試。

所有的研究結(jié)果以論文的形式公開發(fā)布，原文可在SparkBench的官方網(wǎng)站下載，測試相關的數(shù)據(jù)和代碼也可下載供測試使用，本文將主要的研究結(jié)果呈現(xiàn)給大家。

SparkBench的目的

SparkBench最主要的目的是通過基準性能測試，研究Spark與傳統(tǒng)計算平臺的不同之處，為搭建Spark平臺提供參考和通用指導原則。具體而言SparkBench可以在如下場景中發(fā)揮作用：

1、重點領域需要有參考數(shù)據(jù)和定量分析結(jié)果，包括：Spark緩存設置、內(nèi)存管理優(yōu)化、調(diào)度策略；

2、需要不同硬件、不同平臺中運行Spark的性能參照數(shù)據(jù)；

3、尋找Spark集群規(guī)劃指導原則，幫助定位資源配置中的瓶頸，通過合理的配置使資源競爭最小化；

4、需要從多個角度深入分析Spark平臺，包括：負載類型、關鍵配置參數(shù)、擴展性和容錯性等

SparkBench測試項目

SparkBench主要的的測試項目，按負載類型劃分如下表所示：

其中機器學習類型選擇了最常用的邏輯回歸、支持向量機和矩陣分解算法，這些是在進行數(shù)據(jù)歸類或者構(gòu)建推薦系統(tǒng)時最常用的機器學習算法，很有代表性。圖計算類別中選取了最流行的三種圖計算算法：PangeRank、SVD++和TriangleCount，各具特點。SQL查詢類別同時測試了Hive on Spark和原生態(tài)的Spark SQL，測試覆蓋最常用的三種SQL操作：select、aggregate和 join。流計算類別分別測試了Twitter數(shù)據(jù)接口Twitter4j的流數(shù)據(jù)和模擬用戶訪問網(wǎng)頁的流數(shù)據(jù)(PageView)。

除了表中列出的測試項目，目前最新版本的SparkBench還包括很多其他負載類型的測試項目：KMeans，LinearRegression，DecisionTree,ShortestPaths， LabelPropagation， ConnectedComponent， StronglyConnectedComponent，PregelOperatio。

SparkBench的測試數(shù)據(jù)

SparkBench大部分測試數(shù)據(jù)由項目自帶的數(shù)據(jù)生成器生成，其中SQL查詢使用模擬生成的電子商務系統(tǒng)的訂單數(shù)據(jù)，流計算使用的分別是Twitter數(shù)據(jù)（Twitter4j每60秒發(fā)布一次最熱門的標簽數(shù)據(jù)）和模擬生成的用戶活動數(shù)據(jù)(用戶點擊、頁面訪問統(tǒng)計等等)。具體測試項目的數(shù)據(jù)量如下表所示：

SparkBench的研究方法

SparkBench基準測試通過每個測試項目指標的縱向?qū)Ρ龋投鄠€測試項目指標的橫向?qū)Ρ龋瑏戆l(fā)現(xiàn)不同工作負載的規(guī)律，目前版本研究的主要指標是：任務執(zhí)行時間、數(shù)據(jù)處理速度和對資源的消耗情況。在未來的版本中會陸續(xù)加入其它方面的指標進行研究，包括shuffle數(shù)據(jù)量, 輸入輸出數(shù)據(jù)量等。

SparkBench測試環(huán)境

公開發(fā)布的結(jié)果是基于IBM SoftLayer云計算平臺的測試環(huán)境：總共11臺虛擬主機，每臺配置4核CPU，8GB的內(nèi)存和2塊100GB的虛擬硬盤(一塊盤分配給HDFS，另一塊做為Spark本地緩存使用)，網(wǎng)絡帶寬1Gbps。11臺虛擬主機中，只有1臺作為管理節(jié)點，剩下的10臺作為HDFS數(shù)據(jù)節(jié)點和Spark計算節(jié)點，每個Spark計算節(jié)點只設置1個executor并分配了6GB的最大內(nèi)存。

可能會有人擔心虛擬機測試結(jié)果會與物理環(huán)境測試結(jié)果相差過大，對于這一點論文指出，經(jīng)過實際測試，在該虛擬環(huán)境中的測試結(jié)果與同等配置硬件環(huán)境的測試結(jié)果相比，相差不超過5%。

背景交代完畢，下面是最重要的內(nèi)容：SparkBench測試結(jié)果及分析！

SparkBenc測結(jié)果和分析

任務運行時間對比

MapReduce作業(yè)分為Map和Reduce兩個階段，類似的Spark作業(yè)也可分為兩部分：ShuffleMapTask和ResultTask。前者由Spark DAG生成，會在不同節(jié)點間分發(fā)數(shù)據(jù)，產(chǎn)生一系列高代價的操作：IO、數(shù)據(jù)序列化、反序列化等。按這兩個階段（分別顯示為Shuffle Time和Regular Time）統(tǒng)計的運行時間占比如下：

測試結(jié)果顯示，除了邏輯回歸測試項目中ShuffleMapTasks階段運行時間占比小于一半，其他測試項目都超了過50%，其中HIVE SQL/Spark SQL和矩陣分解算法等這幾個測試的ShuffleMapTasks時間占比接近100%！ 論文中論述的原因是：SQL查詢及矩陣分解算法都使用了大量的聚合和數(shù)據(jù)關聯(lián)操作(RDD或表)，比如矩陣分解算法中GroupBy操作就占用了約98%的時間，這樣的操作會使Spark花費大量時間在不同Stage之間的協(xié)同和數(shù)據(jù)分發(fā)上。

測試項目的資源占比分析

我們摘選幾個關鍵測試項目的測試結(jié)果呈現(xiàn)如下:

邏輯回歸測試：對CPU和內(nèi)存的占用較為平均，分別為63%和5.2GB；對磁盤IO的占用峰值出現(xiàn)在測試開始階段，后繼占用逐漸減少。

SVM測試項目：對CPU和IO的占用具有雙峰的特點，分別在測試開始不久和測試結(jié)束前占用較多CPU和IO資源。

矩陣分解測試： 占用較高CPU和內(nèi)存，對磁盤IO的占用特點是有大量的本地盤操作而不是HDFS操作，這是因為該工作負載產(chǎn)生大量的Shuffle數(shù)據(jù)，Shuffle是由本地盤的IO來完成的。

SQL查詢測試項目：HIVE SQL和Spark Native SQL對資源的占用規(guī)律類似，都占用了將近100%的資源！ 這與SQL計算中有大量的數(shù)據(jù)表關聯(lián)有關。

流計算測試項目：兩個流計算測試項目的資源占用規(guī)律類似。與其他負載類型相比，除了內(nèi)存占用逐漸變大，對其他資源(CPU/IO/網(wǎng)絡)的占用率較低。

測試結(jié)果的指導意義

通過對四種工作負載、多個測試項目的結(jié)果分析，得到如下結(jié)論：

1. 內(nèi)存資源對Spark尤為重要，因為所有類型的負載都需要在內(nèi)存中保存大量RDD數(shù)據(jù)，因此系統(tǒng)配置時需要優(yōu)先配置內(nèi)存；

2. 進行優(yōu)化時，Shuffle的優(yōu)化異常重要，大部分負載超過50%的執(zhí)行時間都用在Shuffle上。

有趣！只增加CPU可能會降低性能

SparkBench測試還研究了增加CPU資源對負載性能的影響。測試中選用三種典型的負載(邏輯回歸、PangeRank和Hive SQL)，來研究線性增加CPU個數(shù)對任務執(zhí)行時間的影響。

由于Spark中默認一個CPU Core分配一個Executor，只要系統(tǒng)CPU資源足夠多，Spark會啟動多個并行任務(Executor)，因此增加CPU個數(shù)就是增加并發(fā)任務數(shù)量。而在現(xiàn)有環(huán)境中CPU核數(shù)從1增加到2，總體上都可以減少執(zhí)行時間，成倍增加效率；但如果過度增加CPU可能不僅沒能改善，反而會降低性能，參見HiveSQL測試結(jié)果：

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