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…

资源管理与调度系统-YARN资源隔离及以YARN为核心的生态系统 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是资源隔离 资源隔离是指为不同任务提供可独立使用的计算资源以避免它们互相干扰.当前存在很多资源隔离技术,比如硬件虚拟化,虚拟化,Cgroups,Linux Container等. YARN对内存资源和CPU资源采用了不同对资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定的应用程序的死活,为了能够更灵活地控制内存使用量,YARN提供了两种可…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是从后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任务,前面有分享过,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

背景 yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分.有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊).yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主要研究下capacity schedule. 什么是capacity schedule Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资…

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…