【总结】Spark优化(1)-多Job并发执行

Spark程序中一个Job的触发是通过一个Action算子，比如count(), saveAsTextFile()等

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在这次Spark优化测试中，从Hive中读取数据，将其另外保存四份，其中两个Job采用串行方式，另外两个Job采用并行方式。将任务提交到Yarn中执行。能够明显看出串行与兵线处理的性能。

每个Job执行时间：

JobID	开始时间	结束时间	耗时
Job 0	16:59:45	17:00:34	49s
Job 1	17:00:34	17:01:13	39s
Job 2	17:01:15	17:01:55	40s
Job 3	17:01:16	17:02:12	56s

四个Job都是自执行相同操作，Job0,Job1一组采用串行方式，Job2,Job3采用并行方式。

Job0,Job1串行方式耗时等于两个Job耗时之和 49s+39s=88s

Job2,Job3并行方式耗时等于最先开始和最后结束时间只差17:02:12-17:01:15=57s

代码：

package com.cn.ctripotb;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;


import java.util.*;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * Created by Administrator on 2016/9/12.
 */
public class HotelTest {
    static ResourceBundle rb = ResourceBundle.getBundle("filepath");
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("MultiJobWithThread")
                .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc.sc());  //测试真实数据时要把这里放开

        final DataFrame df = getHotelInfo(hiveContext);
        //没有多线程处理的情况，连续执行两个Action操作，生成两个Job
        df.rdd().saveAsTextFile(rb.getString("hdfspath") + "/file1",com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec.class);
        df.rdd().saveAsTextFile(rb.getString("hdfspath") + "/file2",com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec.class);

        //用Executor实现多线程方式处理Job
        java.util.concurrent.ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        executorService.submit(new Callable() {
            @Override
            public Void call(){
                df.rdd().saveAsTextFile(rb.getString("hdfspath") + "/file3",com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec.class);
                return null;
            }
        });
        executorService.submit(new Callable() {
            @Override
            public Void call(){
                df.rdd().saveAsTextFile(rb.getString("hdfspath") + "/file4",com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec.class);
                return null;
            }
        });

        executorService.shutdown();
    }
    public static DataFrame getHotelInfo(HiveContext hiveContext){
        String sql = "select * from common.dict_hotel_ol";
        return  hiveContext.sql(sql);
    }
}

本文题目：【总结】Spark优化(1)-多Job并发执行
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