在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。
不过有时候它同样也会带来一些问题。

一.问题描述

在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经这么做了，在spark的任务中的locality还是ANY，这说明所有的数据都是走的网络IO。

ANY

在没有没有shuffle的情况下，仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重，可以看下ganglia的监控，最高峰出现在读取数据阶段

ganglia

后来发现slave的标识都是ip

这里写图片描述

二.解决方案

而hdfs以hostname作为slave标示，所以改变启动slave的方式

start-slave.sh -h <hostname> <master>

启动后

这里写图片描述

再运行任务就变成了NODE_LOCAL,效率有了极大的提升

这里写图片描述

三.数据本地性的副作用

大多数情况下，数据本地性可以减少网络的IO，提高程序整体的运行效率。不过在一些比较特殊的情况下(Spark的延时调度)，他反而会拖累整体运行速度。

taskSetManager在分发任务之前会先计算数据本地性，优先级依次是：

process(同一个executor) -> node_local(同一个节点) -> rack_local(同一个机架) -> any(任何节点)

Spark会优先执行高优先级的任务，如果一个task运行的时间很短（小于设置的spark.locality.wait时间），则数据本地性下一级别的任务则一直不会启动，这就是Spark的延时调度机制。

举个极端例子：运行一个count任务，如果数据全都堆积在某一台节点上，那将只会有这台机器在长期执行任务，集群中的其他机器则会处于等待状态（等待本地性降级）而不执行任务，造成了大量的资源浪费。

判断的公式为：

curTime – lastLaunchTime >= localityWaits(currentLocalityIndex)

其中 curTime 为系统当前时间，lastLaunchTime 为在某优先级下最后一次启动task的时间

如果满足这个条件则会进入下一个优先级的时间判断，直到 any，不满足则分配当前优先级的任务。

数据本地性任务分配的源码在 taskSetManager.scala 。

如果存在大量executor处于等待状态，可以降低以下参数的值（也可以设置为0），默认都是3s。

spark.locality.waitspark.locality.wait.processspark.locality.wait.nodespark.locality.wait.rack

当你数据本地性很差，可适当提高上述值，当然也可以直接在集群中对数据进行balance。

作者：breeze_lsw
链接：https://www.jianshu.com/p/a1d0824053d8