一.操作场景 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,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紧张,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. 二.动态资源策略 1.资源分配策略 开启动态分配策略后,application会在task因没有足够资源被挂…

组件:cdh5.14.0 spark是自己编译的spark2.1.0-cdh5.14.0 第一步:确认spark-defaults.conf中添加了如下配置: spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务 spark.shuffle.service.port //Shuffle Service服务端口,必须和yarn-site中的一致 spark.dynamicAllocation.enabled true /…

官网链接: http://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html 主要介绍: 1 application级调度方式 2 单个application内job的调度方式…

微信搜索lxw1234bigdata | 邀请体验:数阅–数据管理.OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者:赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字:spark.资源分配.dynamic resource allocation Spark中,所谓资源单位一般指的是executors,和Yarn中的Containers一样,在Spark On Y…

spark任务调度和资源分配 1.Spark调度模式 FIFO和FAIR Spark中的调度模式主要有两种:FIFO和FAIR. 默认情况下Spark的调度模式是FIFO(先进先出),谁先提交谁先执行,后面的任务需要等待前面的任务执行. 而FAIR(公平调度)模式支持在调度池中为任务进行分组,不同的调度池权重不同,任务可以按照权重来决定执行顺序. 2.资源分配概述 spark的分配资源主要就是 executor.cpu per executor.memory per executor.drive…

前言 资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素.Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量.在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都会被一直占有直到此 Spark 应用结束. 上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性,它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑,选择更好的执行策略,从而达到…

Spark调度模式 FIFO和FAIR     Spark中的调度模式主要有两种:FIFO和FAIR.    默认情况下Spark的调度模式是FIFO(先进先出),谁先提交谁先执行,后面的任务需要等待前面的任务执行.    而FAIR(公平调度)模式支持在调度池中为任务进行分组,不同的调度池权重不同,任务可以按照权重来决定执行顺序. 资源分配概述 spark的分配资源主要就是 executor.cpu per executor.memory per executor.driver memory…

问题: 线上的spark thriftserver运行一段时间以后,ui的executor页面上显示大量的active task,但是从job页面看,并没有任务在跑.此外,由于在yarn mode下,默认情况是一个executor只能有一个active task,但是executor页面的active task却可以有多个.而且在没有任务在跑的情况下,动态资源你分配不能生效,spark thriftserver在空闲的情况下资源得不到释放. 问题排查: 1,看到某个executor有大量的act…

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的…

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有…