[大数据]Spark优化，多线程提交任务，提升效率

优化背景：

for循环提交4次任务，会触发4个Job，由于Driver的单线程运行及Spark的任务调度决定了4个Job是串行执行，但这个4个任务是无关的，可以并行执行。

优化思路

通过线程池并行提交Job，Driver端不卡顿。

具体实现

val listBuffer = new ListBuffer[Future[String]]
    val service: ExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(4)
    for (i <- 0 to 3) {
      val task: Future[String] = service.submit(new Callable[String] {
        override def call(): String = {
          println(s"第${i}个任务。。。。。。。。。。。。。。。。")
          val k = i
          reRunDF
            .withColumn(fieldStockAttributeId, lit(k))
            .createOrReplaceTempView(s"${OverseasDetailQuantityReport.tblWwarehouseStorageRecord}_$k")

          val resFrame = spark.sql(OverseasDetailQuantityReport.sqlMain(k))
          resFrame.show()

          writeStarRocks(resFrame, OverseasDetailQuantityReport.tblDetailQuantity, dbInfo)
          writeToKafka(resFrame, OverseasDetailQuantityReport.tblDetailQuantity)
          println(s"第${i}个任务。。。。。。。。。。。。。。。。结束")
          "success"
        }
      })

      listBuffer.append(task)
    }

    //遍历获取结果
    listBuffer.foreach(result=>{
      println(result.get())
    })

    service.shutdown()

效果

优化前 ： 5分钟

优化后：44秒

关键点

1，要用callable，不能用runnable，runnable没有返回值，无法阻塞driver，不阻塞driver导致driver线程马上结束，应用终止。callable有返回值，可以通过获取返回值阻塞Driver，应用能正常运行。阻塞代码如下：

//遍历获取结果
    listBuffer.foreach(result=>{
      println(result.get())
    })

2，使用了for循环，createOrReplaceTempView时临时表名必须是动态的，否则循环注册的临时表名相同，导致后续计算从同一张表中获取。

.createOrReplaceTempView(s"${OverseasDetailQuantityReport.tblWwarehouseStorageRecord}")

需改为动态临时表名：

.createOrReplaceTempView(s"${OverseasDetailQuantityReport.tblWwarehouseStorageRecord}_$k")

3，集群必须要有足够的资源，且提交任务时要申请足够的资源，否则调度系统仍然会让Job排队执行

/usr/local/service/spark/bin/spark-submit --master yarn --jars ./jars/guava-29.0-jre.jar --conf "spark.executor.extraClassPath=guava-29.0-jre.jar"   --num-executors 6 --executor-cores 2 --executor-memory 4g --class com.quantity.OverseasDentityReportApp /home/hadoop/cter/finbatch-1.0.jar daily