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 /…

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…

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…

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…

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…

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…

本期内容 : Spark Streaming资源动态分配 Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 : Spark 属于粗粒度资源分配,也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算,粗粒度有个好处,因为资源是提前给你分配好,当有计算任务的时候直接使用就可以了, 粗粒度不好的方面就是从Spark  Streaming角度讲有高峰值.低峰值,在高与低峰值时候需要的资源是不一样的,如果资源分配按照高峰值考虑的话,在低峰值就是对资源的浪费, 随着Spark Streaming…

跑spark程序的时候,公司服务器需要排队等资源,参考一些设置,之前不知道,跑的很慢,懂得设置之后简直直接起飞. 简单粗暴上设置代码: def conf(self): conf = super(TbtestStatisBase, self).conf conf.update({ 'spark.shuffle.service.enabled': 'true', 'spark.dynamicAllocation.enabled': 'false', , , , 'spark.sql.parquet.…

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…