Spark 1.2+动态资源分配：提升YARN上SQL开发效率

Spark动态资源分配（DynamicResourceAllocation）是Spark从1.2版本开始引入的一项重要特性，它旨在解决在YARN环境下资源利用率低的问题，尤其是在数据开发和分析场景中。在传统的Spark On YARN模式下，用户通过设置`--num-executors`、`--executor-memory`和`--executor-cores`来预定义应用程序所需的执行器数量和资源。这种方式可能导致资源浪费，因为即使用户在没有实际执行任务时，如使用Hive-cli进行交互，也会持续占用一定的资源。 动态资源分配的核心思想是在用户执行任务时动态调整资源分配，而非一开始就固定分配。当Spark应用启动时，它不会立即创建所有预先设定的执行器，而是根据实际需求（如作业负载或队列中的任务量）动态增加或减少执行器的数量。这对于数据开发和分析这类任务尤为有利，因为在用户交互频繁但任务执行稀疏时，可以节省大量闲置资源。 为了启用Spark的动态资源分配，首先需要对YARN的NodeManager进行配置。这包括在yarn-site.xml文件中添加对Spark Shuffle Service的支持，确保NodeManager能够正确处理Spark任务的通信和数据交换。具体步骤可能涉及： 1. 配置`yarn-site.xml`，允许NodeManager与Spark Shuffle Service交互，可能需要修改`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`和`yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores`等参数，以适应Spark的内存和CPU需求。 2. 启用Spark的`spark.yarn.shuffle.service.enabled`配置项，将其设为`true`，以激活Shuffle Service功能。 3. 在运行Spark SQL应用时，选择`spark-sqlOnYarn`模式，而不是`yarn-client`模式，因为后者会一次性启动预设数量的执行器。 4. 使用`--conf`选项传递配置参数，比如`spark.dynamicAllocation.enabled=true`启用动态资源分配，`spark.shuffle.service.max.executor.failures`设置允许的最大失败执行器数等。 5. 考虑配置动态资源分配的其他参数，如`spark.dynamicAllocation.minExecutors`（最小执行器数）、`spark.dynamicAllocation.maxExecutors`（最大执行器数）以及`spark.shuffle.concurrent.reads`（并发读取任务数）等，以进一步优化性能和资源利用。 通过这种方式，Spark SQL可以更加灵活地响应用户的操作，降低资源浪费，提升整体资源管理效率。这对于大规模的数据处理和分析场景来说，是一种更经济且高效的使用策略。