spark系统实现yarn资源的自动调度

参考:

http://blog.csdn.net/dandykang/article/details/48160953

对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行 的服务(比如Thrift Server),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减 Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。

配置步骤:

1. 需要先配置External shuffle service。参见spark on yarn(External shuffle service)配置

2. 在“spark-defaults.conf”中必须添加配置项“spark.dynamicAllocation.enabled”,并将该参数的值设置为“true”,表示开启动态资源调度功能。默认情况下关闭此功能。

3. 根据情况配置一些可选参数

以下是基本配置参考 spark集群设置或者任务中设置sparkConf

spark.shuffle.service.enabled true 配置External shuffle Service服务(一定要配置启用)

spark.shuffle.service.port 7337

spark.dynamicAllocation.enabled true 启用动态资源调度

spark.dynamicAllocation.minExecutors 3 每个应用中最少executor的个数

spark.dynamicAllocation.maxExecutors 8 每个应用中最多executor的个数

可选参数说明:

配置项 说明 默认值

spark.dynamicAllocation.minExecutors 最小Executor个数。 0

spark.dynamicAllocation.initialExecutors 初始Executor个数。 spark.dynamicAllocation.minExecutors

spark.dynamicAllocation.maxExecutors 最大executor个数。 Integer.MAX_VALUE

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout 调度第一次超时时间。 1(s)

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout 调度第二次及之后超时时间。 spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 普通Executor空闲超时时间。 60(s)

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout 含有cached blocks的Executor空闲超时时间。spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout的2倍

说明

1. 使用动态资源调度功能,必须配置External Shuffle Service。如果没有使用External Shuffle Service,Executor被杀时会丢失shuffle文件。

2. 配置了动态资源调度功能,就不能再单独配置Executor的个数,否则会报错退出。

3. 使用动态资源调度功能,能保证最少的executor的个数(spark.dynamicAllocation.minExecutors)

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