Spark如何进行动态资源分配

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起的时候去动态申请资源，这种情况意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源，当有task挂起或等待spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout(默认1s)`时间的时候，会开始动态资源分配；之后会每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout(默认1s)时间申请一次，直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的，即1,2,4,8等。
之所以采用指数增长，出于两方面考虑：其一，开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足；其次要成倍增加，是为了防止application需要很多资源，而该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。

2、资源回收策略

当application的executor空闲时间超过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout（默认60s）后，就会被回收。

三、操作步骤

1、yarn的配置

首先需要对YARN进行配置，使其支持Spark的Shuffle Service。

修改每台集群上的yarn-site.xml：

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- 修改 <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value> </property>

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- 增加 <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name> <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value> </property> <property> <name>spark.shuffle.service.port</name> <value>7337</value> </property>

　　

将$SPARKHOME/lib/spark-X.X.X-yarn-shuffle.jar拷贝到每台NodeManager的${HADOOPHOME}/share/hadoop/yarn/lib/下， 重启所有修改配置的节点。

 

2、Spark的配置

配置$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf，增加以下参数：

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spark.shuffle.service.enabled true   //启用External shuffle Service服务 spark.shuffle.service.port 7337 //Shuffle Service默认服务端口，必须和yarn-site中的一致 spark.dynamicAllocation.enabled true  //开启动态资源分配 spark.dynamicAllocation.minExecutors 1  //每个Application最小分配的executor数 spark.dynamicAllocation.maxExecutors 30  //每个Application最大并发分配的executor数 spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout 1s spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout 5s

　　

四、启动

使用spark-sql On Yarn执行SQL，动态分配资源。以yarn-client模式启动ThriftServer：

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cd $SPARK_HOME/sbin/ ./start-thriftserver.sh \ --master yarn-client \ --conf spark.driver.memory=10G \ --conf spark.shuffle.service.enabled=true \ --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \ --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=300 \ --conf spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout=5s

启动后，ThriftServer会在Yarn上作为一个长服务来运行。