Spark On YARN:动态资源分配策略实践
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更新于2024-08-28
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"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。
2021-09-17 上传
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