1.1.1 基本概念和原则

  首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起：

每一台 host 上面可以并行 N 个 worker，每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor，task 们会被分配到 executor 上面去执行。stage 指的是一组并行运行的 task，stage 内部是不能出现 shuffle 的，因为 shuffle 就像篱笆一样阻止了并行 task 的运行，遇到 shuffle 就意味着到了 stage 的边界。

  CPU 的 core 数量，每个 executor 可以占用一个或多个 core，可以通过观察 CPU 的使用率变化来了解计算资源的使用情况，例如，很常见的一种浪费是一个 executor 占用了多个 core，但是总的 CPU 使用率却不高（因为一个 executor 并不总能充分利用多核的能力），这个时候可以考虑让一个 executor 占用更少的 core，同时 worker 下面增加更多的 executor，或者一台 host 上面增加更多的 worker 来增加并行执行的 executor 的数量，从而增加 CPU 利用率。但是增加 executor 的时候需要考虑好内存消耗，因为一台机器的内存分配给越多的 executor，每个 executor 的内存就越小，以致出现过多的数据 spill over 甚至 out of memory 的情况。

  partition 和 parallelism，partition 指的就是数据分片的数量，每一次 task 只能处理一个 partition 的数据，这个值太小了会导致每片数据量太大，导致内存压力，或者诸多 executor 的计算能力无法利用充分；但是如果太大了则会导致分片太多，执行效率降低。再执行 action 类型操作的时候（比如各种 reduce 操作），partition 的数量会选择 parent RDD 中最大的那一个。而 parallelism 则指的是在 RDD 进行 reduce 类操作的时候，默认返回数据的 paritition 数量（而在进行 map 类操作的时候，partition 数量通常取自 parent RDD 中较大的一个，而且也不会涉及 shuffle，因此这个 parallelism 的参数没有影响）。所以说，这两个概念密切相关，都是涉及到数据分片的，作用方式其实是统一的。通过 spark.default.parallelism 可以设置默认的分片数量，而很多 RDD 的操作都可以指定一个 partition 参数来显式控制具体的分片数量。

  看这样几个例子：

  （1）实践中跑的 Spark job，有的特别慢，查看 CPU 利用率很低，可以尝试减少每个 executor 占用 CPU core 的数量，增加并行的 executor 数量，同时配合增加分片，整体上增加了 CPU 的利用率，加快数据处理速度。

  （2）发现某 job 很容易发生内存溢出，我们就增大分片数量，从而减少了每片数据的规模，同时还减少并行的 executor 数量，这样相同的内存资源分配给数量更少的 executor，相当于增加了每个 task 的内存分配，这样运行速度可能慢了些，但是总比 OOM 强。

  （3）数据量特别少，有大量的小文件生成，就减少文件分片，没必要创建那么多 task，这种情况，如果只是最原始的 input 比较小，一般都能被注意到；但是，如果是在运算过程中，比如应用某个 reduceBy 或者某个 filter 以后，数据大量减少，这种低效情况就很少被留意到。

  最后再补充一点，随着参数和配置的变化，性能的瓶颈是变化的，在分析问题的时候不要忘记。例如在每台机器上部署的 executor 数量增加的时候，性能一开始是增加的，同时也观察到 CPU 的平均使用率在增加；但是随着单台机器上的 executor 越来越多，性能下降了，因为随着 executor 的数量增加，被分配到每个 executor 的内存数量减小，在内存里直接操作的越来越少，spill over 到磁盘上的数据越来越多，自然性能就变差了。

  下面给这样一个直观的例子，当前总的 cpu 利用率并不高：

但是经过根据上述原则的的调整之后，可以显著发现 cpu 总利用率增加了：

其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在 Spark 里面有三种常见的配置方式，虽然有些参数的配置是可以互相替代，但是作为最佳实践，还是需要遵循不同的情形下使用不同的配置：

  1、设置环境变量，这种方式主要用于和环境、硬件相关的配置；

  2、命令行参数，这种方式主要用于不同次的运行会发生变化的参数，用双横线开头；

  3、代码里面（比如 Scala）显式设置（SparkConf 对象），这种配置通常是 application 级别的配置，一般不改变。

  举一个配置的具体例子。slave、worker 和 executor 之间的比例调整。我们经常需要调整并行的 executor 的数量，那么简单说有两种方式：

  • 1、每个 worker 内始终跑一个 executor，但是调整单台 slave 上并行的 worker 的数量。比如，SPARK_WORKER_INSTANCES可以设置每个 slave 的 worker 的数量，但是在改变这个参数的时候，比如改成 2，一定要相应设置 SPARK_WORKER_CORES 的值，让每个 worker 使用原有一半的 core，这样才能让两个 worker 一同工作；

  • 2、每台 slave 内始终只部署一个 worker，但是 worker 内部署多个 executor。我们是在 YARN 框架下采用这个调整来实现 executor 数量改变的，一种典型办法是，一个 host 只跑一个 worker，然后配置 spark.executor.cores 为 host 上 CPU core 的 N 分之一，同时设置spark.executor.memory为 host 上分配给 Spark 计算内存的 N 分之一，这样这个 host 上就能够启动 N 个 executor。

  有的配置在不同的 MR 框架/工具下是不一样的，比如 YARN 下有的参数的默认取值就不同，这点需要注意。明确这些基础的事情以后，再来一项一项看性能调优的要点。

1.1.2 性能监控方式

Spark Web UI

  Spark 提供了一些基本的 Web 监控页面，对于日常监控十分有用。

  通过 http://hadoop102:4040（默认端口是 4040，可以通过 spark.ui.port 修改）我们可以获得运行中的程序信息，如下：

  （1）stages 和 tasks 调度情况；

  （2）RDD 大小及内存使用；

  （3）系统环境信息；

  （4）正在执行的 executor 信息。

  如果想当 Spark 应用退出后，仍可以获得历史 Spark 应用的 stages 和 tasks 执行信息，便于分析程序不明原因挂掉的情况。可以开启 History Server。配置方法如下：

（1）$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.retainedApplications=50 Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory" 说明： spark.history.retainedApplica-tions #仅显示最近50个应用 spark.history.fs.logDirectory #Spark History Server 页面只展示该路径下的信息

（2）$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled true #应用在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下 spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:9000/directory spark.eventLog.compress true

（3）HistoryServer 启动

$SPARK_HOMR/bin/start-histrory-server.sh

（4）HistoryServer 停止

$SPARK_HOMR/bin/stop-histrory-server.sh

同时 Executor 的 logs 也是查看的一个出处：

   • Standalone 模式：$SPARK_HOME/logs

   • YARN 模式：在 yarn-site.xml 文件中配置了 YARN 日志的存放位置：yarn.nodemanager.log-dirs，或使用命令获取 yarn logs -applicationId。

同时通过配置 ganglia，可以分析集群的使用状况和资源瓶颈，但是默认情况下 ganglia 是未被打包的，需要在 mvn 编译时添加 -Pspark-ganglia-lgpl，并修改配置文件 $SPARK_HOME/conf/metrics.properties。

参考文章链接：https://www.cnblogs.com/chenmingjun/p/10745505.html#_label1_4

其他监控工具

• Nmon（http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php）

  Nmon：输入，c：CPU ，n：网络 ，m：内存 ，d：磁盘

• Jmeter（http://jmeter.apache.org/）

  通常使用 Jmeter 做系统性能参数的实时展示，JMeter 的安装非常简单，从官方网站上下载，解压之后即可使用。运行命令在 %JMETER_HOME%/bin 下，对于 Windows 用户，直接使用 jmeter.bat 即可。

  启动 jmeter：创建测试计划，设置线程组设置循环次数。

  添加监听器：jp@gc - PerfMon Metrics Collector。

  设置监听器：监听主机端口及监听内容，例如 CPU。

  启动监听：可以实时获得节点的 CPU 状态信息，从下图可看出 CPU 已出现瓶颈。

• Jprofiler（http://www.ej-technologies.com/products/jprofiler/overview.html）

  JProfiler 是一个全功能的 Java 剖析工具（profiler），专用于分析 J2SE 和 J2EE 应用程式。它把 CPU、线程和内存的剖析组合在一个强大的应用中。JProfiler 的 GUI 可以更方便地找到性能瓶颈、抓住内存泄漏（memory leaks），并解决多线程的问题。例如分析哪个对象占用的内存比较多；哪个方法占用较大的 CPU 资源等；我们通常使用 Jprofiler 来监控 Spark 应用在 local 模式下运行时的性能瓶颈和内存泄漏情况。

1.1.3 调优要点

内存调整要点

Memory Tuning，Java 对象会占用原始数据 2~5 倍甚至更多的空间。最好的检测对象内存消耗的办法就是创建 RDD，然后放到 cache 里面去，然后在 UI 上面看 storage 的变化。

使用 -XX:+UseCompressedOops 选项可以压缩指针（8 字节变成 4 字节）。在调用 collect 等 API 的时候也要小心--大块数据往内存拷贝的时候心里要清楚。内存要留一些给操作系统，比如 20%，这里面也包括了 OS 的 buffercache，如果预留得太少了，会见到这样的错误：

“Required executor memory (235520+23552 MB) is above the max threshold (241664MB) of this cluster! Please increase the value of ‘yarn.scheduler.maximum-allocation-mb’.

或者干脆就没有这样的错误，但是依然有因为内存不足导致的问题，有的会有警告，比如这个：

“16/01/13 23:54:48 WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory

有的时候连这样的日志都见不到，而是见到一些不清楚原因的 executor 丢失信息：

“Exception in thread “main” org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 12 in stage 17.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 12.3 in stage 17.0 (TID 1257, ip-10-184-192-56.ec2.internal): ExecutorLostFailure (executor 79 lost)

  Reduce Task 的内存使用。在某些情况下 reduce task 特别消耗内存，比如当 shuffle 出现的时候，比如 sortByKey、groupByKey、reduceByKey 和 join 等，要在内存里面建立一个巨大的 hash table。其中一个解决办法是增大 level of parallelism，这样每个 task 的输入规模就相应减小。另外，注意 shuffle 的内存上限设置，有时候有足够的内存，但是 shuffle 内存不够的话，性能也是上不去的。我们在有大量数据 join 等操作的时候，shuffle 的内存上限经常配置到 executor 的 50%。

  注意原始 input 的大小，有很多操作始终都是需要某类全集数据在内存里面完成的，那么并非拼命增加 parallelism 和 partition 的值就可以把内存占用减得非常小的。我们遇到过某些性能低下甚至 OOM 的问题，是改变这两个参数所难以缓解的。但是可以通过增加每台机器的内存，或者增加机器的数量都可以直接或间接增加内存总量来解决。

  另外，有一些 RDD 的 API，比如 cache、persist，都会把数据强制放到内存里面，如果并不明确这样做带来的好处，就不要用它们。

内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存、访问对象的消耗以及垃圾回收所占用的开销。

1、对象所占内存，优化数据结构

Spark 默认使用 Java 序列化对象，虽然 Java 对象的访问速度更快，但其占用的空间通常比其内部的属性数据大2-5倍。为了减少内存的使用，减少 Java 序列化后的额外开销，下面列举一些 Spark 官网提供的方法。

  （1）使用对象数组以及原始类型（primitive type）数组以替代 Java 或者 Scala 集合类（collection class)。fastutil 库为原始数据类型提供了非常方便的集合类，且兼容 Java 标准类库。

  （2）尽可能地避免采用含有指针的嵌套数据结构来保存小对象。

  （3）考虑采用数字 ID 或者枚举类型以便替代 String 类型的主键。

  （4）如果内存少于 32GB，设置 JVM 参数 -XX:+UseCom-pressedOops 以便将 8 字节指针修改成 4 字节。与此同时，在 Java 7 或者更高版本，设置 JVM 参数 -XX:+UseCompressedStrings 以便采用 8 比特来编码每一个 ASCII 字符。

2、内存回收

  （1）获取内存统计信息：优化内存前需要了解集群的内存回收频率、内存回收耗费时间等信息，可以在 spark-env.sh 中设置SPARK_JAVA_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps $ SPARK_JAVA_OPTS" 来获取每一次内存回收的信息。

  （2）优化缓存大小：默认情况 Spark 采用运行内存（spark.executor.memory）的 60% 来进行 RDD 缓存。这表明在任务执行期间，有 40% 的内存可以用来进行对象创建。如果任务运行速度变慢且 JVM 频繁进行内存回收，或者内存空间不足，那么降低缓存大小设置可以减少内存消耗，可以降低 spark.storage.memoryFraction 的大小。

3、频繁 GC 或者 OOM

针对这种情况，首先要确定现象是发生在 Driver 端还是在 Executor 端，然后再分别处理。

Driver 端：通常由于计算过大的结果集被回收到 Driver 端导致，需要调大 Driver 端的内存解决，或者进一步减少结果集的数量。

Executor 端：

  （1）以外部数据作为输入的 Stage：这类 Stage 中出现 GC 通常是因为在 Map 侧进行 map-side-combine 时，由于 group 过多引起的。解决方法可以增加 partition 的数量（即 task 的数量）来减少每个 task 要处理的数据，来减少 GC 的可能性。

  （2）以 shuffle 作为输入的 Stage：这类 Stage 中出现 GC 的通常原因也是和 shuffle 有关，常见原因是某一个或多个 group 的数据过多，也就是所谓的数据倾斜，最简单的办法就是增加 shuffle 的 task 数量，比如在 SparkSQL 中设置 SET spark.sql.shuffle.partitions=400，如果调大 shuffle 的 task 无法解决问题，说明你的数据倾斜很严重，某一个 group 的数据远远大于其他的 group，需要你在业务逻辑上进行调整，预先针对较大的 group 做单独处理。

集群并行度调整要点

  在 Spark 集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改 spark-env.sh 来调整 Executor 的数量和使用资源，Standalone 和 YARN 方式资源的调度管理是不同的。

在 Standalone 模式下:

  （1）每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES * SPARK_WORKER_MEMORY

  （2）每个节点的最大并发 task 数：SPARK_WORKER_INSTANCES * SPARK_WORKER_CORES

在YARN模式下：

  （1）集群 task 并行度：SPARK_ EXECUTOR_INSTANCES * SPARK_EXECUTOR_CORES

  （2）集群内存总量：(executor 个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY + spark.yarn.executor.memoryOverhead) + (SPARK_DRIVER_MEMORY + spark.yarn.driver.memoryOverhead)。

  重点强调：Spark 对 Executor 和 Driver 额外添加堆内存大小：

  Executor 端：由 spark.yarn.executor.memoryOverhead 设置，默认值 executorMemory * 0.07 与 384 的最大值。

  Driver 端：由 spark.yarn.driver.memoryOverhead 设置，默认值 driverMemory * 0.07 与 384 的最大值。

  通过调整上述参数，可以提高集群并行度，让系统同时执行的任务更多，那么对于相同的任务，并行度高了，可以减少轮询次数。举例说明：如果一个 stage 有 100task，并行度为 50，那么执行完这次任务，需要轮询两次才能完成，如果并行度为 100，那么一次就可以了。

  但是在资源相同的情况，并行度高了，相应的 Executor 内存就会减少，所以需要根据实际请况协调内存和 core。此外，Spark 能够非常有效的支持短时间任务（例如：200ms），因为会对所有的任务复用 JVM，这样能减小任务启动的消耗，Standalone 模式下，core 可以允许 1-2 倍于物理 core 的数量进行超配。

  Level of Parallelism。指定它以后，在进行 reduce 类型操作的时候，默认 partition 的数量就被指定了。这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据 input 和每个 executor 内存的大小来确定。设置 level of parallelism 或者属性 spark.default.parallelism 来改变并行级别，通常来说，每一个 CPU 核可以分配 2~3 个 task。

  CPU core 的访问模式是共享还是独占。即 CPU 核是被同一 host 上的 executor 共享还是瓜分并独占。比如，一台机器上共有 32 个 CPU core 的资源，同时部署了两个 executor，总内存是 50G，那么一种方式是配置 spark.executor.cores为 16，spark.executor.memory为 20G，这样由于内存的限制，这台机器上会部署两个 executor，每个都使用 20G 内存，并且各使用 “独占” 的 16 个 CPU core 资源；而在内存资源不变的前提下，也可以让这两个 executor “共享” 这 32 个 core。根据测试，独占模式的性能要略好与共享模式。

  GC调优。打印 GC 信息：-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps。要记得默认 60% 的 executor 内存可以被用来作为 RDD 的缓存，因此只有 40% 的内存可以被用来作为对象创建的空间，这一点可以通过设置 spark.storage.memoryFraction 改变。如果有很多小对象创建，但是这些对象在不完全 GC 的过程中就可以回收，那么增大 Eden 区会有一定帮助。如果有任务从 HDFS 拷贝数据，内存消耗有一个简单的估算公式--比如 HDFS 的 block size 是 64MB，工作区内有 4 个 task 拷贝数据，而解压缩一个 block 要增大 3 倍大小，那么估算内存消耗就是：4364MB。另外，还有一种情况：GC 默认情况下有一个限制，默认是 GC 时间不能超过 2% 的 CPU 时间，但是如果大量对象创建（在 Spark 里很容易出现，代码模式就是一个 RDD 转下一个 RDD），就会导致大量的 GC 时间，从而出现 “OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded”，对于这个，可以通过设置 -XX:-UseGCOverheadLimit 关掉它。

序列化和传输

  Data Serialization，默认使用的是 Java Serialization，这个程序员最熟悉，但是性能、空间表现都比较差。还有一个选项是 Kryo Serialization，更快，压缩率也更高，但是并非支持任意类的序列化。在 Spark UI 上能够看到序列化占用总时间开销的比例，如果这个比例高的话可以考虑优化内存使用和序列化。

  Broadcasting Large Variables。在 task 使用静态大对象的时候，可以把它 broadcast 出去。Spark 会打印序列化后的大小，通常来说如果它超过 20KB 就值得这么做。有一种常见情形是，一个大表 join 一个小表，把小表 broadcast 后，大表的数据就不需要在各个 node 之间疯跑，安安静静地呆在本地等小表 broadcast 过来就好了。

  Data Locality。数据和代码要放到一起才能处理，通常代码总比数据要小一些，因此把代码送到各处会更快。Data Locality 是数据和处理的代码在屋里空间上接近的程度：PROCESS_LOCAL（同一个 JVM）、NODE_LOCAL（同一个 node，比如数据在 HDFS 上，但是和代码在同一个 node）、NO_PREF、RACK_LOCAL（不在同一个 server，但在同一个机架）、ANY。当然优先级从高到低，但是如果在空闲的 executor 上面没有未处理数据了，那么就有两个选择：

  （1）要么等如今繁忙的 CPU 闲下来处理尽可能“本地”的数据，

  （2）要么就不等直接启动 task 去处理相对远程的数据。

  默认当这种情况发生 Spark 会等一会儿（spark.locality），即策略（1），如果繁忙的 CPU 停不下来，就会执行策略（2）。

  代码里对大对象的引用。在 task 里面引用大对象的时候要小心，因为它会随着 task 序列化到每个节点上去，引发性能问题。只要序列化的过程不抛出异常，引用对象序列化的问题事实上很少被人重视。如果，这个大对象确实是需要的，那么就不如干脆把它变成 RDD 好了。绝大多数时候，对于大对象的序列化行为，是不知不觉发生的，或者说是预期之外的，比如在我们的项目中有这样一段代码：

rdd.map(r => { println(BackfillTypeIndex) })

其实呢，它等价于这样：

rdd.map(r => { println(this.BackfillTypeIndex) })

不要小看了这个 this，有时候它的序列化是非常大的开销。对于这样的问题，一种最直接的解决方法就是：

val dereferencedVariable = this.BackfillTypeIndex rdd.map(r => println(dereferencedVariable)) // "this" is not serialized

相关的，注解 @transient 用来标识某变量不要被序列化，这对于将大对象从序列化的陷阱中排除掉是很有用的。另外，注意 class 之间的继承层级关系，有时候一个小的 case class 可能来自一棵大树。

文件读写

  文件存储和读取的优化。比如对于一些 case 而言，如果只需要某几列，使用 rcfile 和 parquet 这样的格式会大大减少文件读取成本。再有就是存储文件到 S3 上或者 HDFS 上，可以根据情况选择更合适的格式，比如压缩率更高的格式。另外，特别是对于 shuffle 特别多的情况，考虑留下一定量的额外内存给操作系统作为操作系统的 buffer cache，比如总共 50G 的内存，JVM 最多分配到 40G 多一点。

  文件分片。比如在 S3 上面就支持文件以分片形式存放，后缀是 partXX。使用 coalesce 方法来设置分成多少片，这个调整成并行级别或者其整数倍可以提高读写性能。但是太高太低都不好，太低了没法充分利用 S3 并行读写的能力，太高了则是小文件太多，预处理、合并、连接建立等等都是时间开销啊，读写还容易超过 throttle。

任务调整要点

  Spark 的 Speculation。通过设置 spark.speculation 等几个相关选项，可以让 Spark 在发现某些 task 执行特别慢的时候，可以在不等待完成的情况下被重新执行，最后相同的 task 只要有一个执行完了，那么最快执行完的那个结果就会被采纳。

  减少Shuffle。其实 Spark 的计算往往很快，但是大量开销都花在网络和 IO 上面，而 shuffle 就是一个典型。举个例子，如果 (k, v1) join (k, v2) => (k, v3)，那么，这种情况其实 Spark 是优化得非常好的，因为需要 join 的都在一个 node 的一个 partition 里面，join 很快完成，结果也是在同一个 node（这一系列操作可以被放在同一个 stage 里面）。但是如果数据结构被设计为 (obj1) join (obj2) => (obj3)，而其中的 join 条件为 obj1.column1 == obj2.column1，这个时候往往就被迫 shuffle 了，因为不再有同一个 key 使得数据在同一个 node 上的强保证。在一定要 shuffle 的情况下，尽可能减少 shuffle 前的数据规模，比如这个避免 groupByKey 的例子。下面这个比较的图片来自 Spark Summit 2013 的一个演讲，讲的是同一件事情：

  Repartition。运算过程中数据量时大时小，选择合适的 partition 数量关系重大，如果太多 partition 就导致有很多小任务和空任务产生；如果太少则导致运算资源没法充分利用，必要时候可以使用 repartition 来调整，不过它也不是没有代价的，其中一个最主要代价就是 shuffle。再有一个常见问题是数据大小差异太大，这种情况主要是数据的 partition 的 key 其实取值并不均匀造成的（默认使用 HashPartitioner），需要改进这一点，比如重写 hash 算法。测试的时候想知道 partition 的数量可以调用 rdd.partitions().size() 获知。

  Task时间分布。关注 Spark UI，在 Stage 的详情页面上，可以看得到 shuffle 写的总开销，GC 时间，当前方法栈，还有 task 的时间花费。如果你发现 task 的时间花费分布太散，就是说有的花费时间很长，有的很短，这就说明计算分布不均，需要重新审视数据分片、key 的 hash、task 内部的计算逻辑等等，瓶颈出现在耗时长的 task 上面。

  重用资源。有的资源申请开销巨大，而且往往相当有限，比如建立连接，可以考虑在 partition 建立的时候就创建好（比如使用 mapPartition 方法），这样对于每个 partition 内的每个元素的操作，就只要重用这个连接就好了，不需要重新建立连接。

  同时 Spark 的任务数量是由 stage 中的起始的所有 RDD 的 partition 值和数量决定，所以需要了解每个 RDD 的 partition 的计算方法。以 Spark 应用从 HDFS 读取数据为例，HadoopRDD 的 partition 切分方法完全继承于 MapReduce 中的 FileInputFormat，具体的 partition 数量由 HDFS 的块大小、mapred.min.split.size 的大小、文件的压缩方式等多个因素决定，详情需要参见 FileInputFormat 的代码。

开启推测机制

  推测机制后，如果集群中，某一台机器的几个 task 特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，最后 Spark 会选取最快的作为最终结果。在 spark-default.conf 中添加：spark.speculation true。

  推测机制与以下几个参数有关：

  （1）spark.speculation.interval 100 #检测周期，单位毫秒

  （2）spark.speculation.quantile 0.75 #完成 task 的百分比时启动推测

  （3）spark.speculation.multiplier 1.5 #比其他的慢多少倍时启动推测