Spark On YARN：动态资源分配策略实践

"Spark动态资源分配-DynamicResourceAllocation" 在Spark中，资源管理是一个关键的组成部分，特别是当它运行在YARN（Hadoop的资源调度器）之上时。动态资源分配（Dynamic Resource Allocation，DRA）是Spark 1.2之后引入的一个特性，主要目的是优化集群资源利用率，特别是在处理批处理和交互式查询（如Spark SQL）时。这个功能允许Spark应用根据实际任务负载动态地增减Executor数量，从而避免不必要的资源浪费。 在传统的静态资源配置中，用户在提交Spark应用时需要预先指定Executor的数量、内存和CPU核心数。例如，使用`--num-executors`、`--executor-memory`和`--executor-cores`参数。这种做法在多用户环境中可能会造成资源的过度分配，比如在Spark SQL的交互式使用场景下，每个用户启动时都会预占固定数量的Executor，即使它们没有执行任何任务，这些资源也无法释放。 与之相反，Hive在处理类似场景时更加高效。只有当用户执行Hive SQL时，才会向YARN申请资源，不执行时则不会占用。Spark SQL想要实现类似的功能，即执行SQL时申请资源，不执行时释放资源，这就需要用到动态资源分配。 动态资源分配的工作原理是：Spark应用在启动时会分配一个最小数量的Executor，然后根据作业的Task数量和当前Executor的负载情况，自动扩展或收缩Executor的数量。这样，系统可以更好地应对波动的工作负载，提高资源的利用率，尤其适用于需要持续运行的Spark SQL服务。 要在Spark on YARN中启用动态资源分配，除了在Spark应用的配置中设置相应的参数（如`spark.dynamicAllocation.enabled=true`）外，还需要对YARN集群进行一些配置。例如，要支持Spark的ShuffleService，需要在YARN的NodeManager配置文件`yarn-site.xml`中添加相关配置。此外，还需要确保ResourceManager和NodeManager之间的通信能够支持动态资源调整。 Spark的动态资源分配是一项强大的功能，能够帮助管理和优化集群资源，特别是在高并发和混合工作负载的环境中。通过合理配置和使用这一特性，可以提升Spark应用的性能，减少资源浪费，同时增强系统的响应能力和弹性。