更新时间：2024-05-06 GMT+08:00
Yarn模式下动态资源调度
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（比如JDBCServer），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。
操作步骤
- 需要先配置External shuffle service。
- 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。在搜索框中输入“spark.dynamicAllocation.enabled”参数名称，将JDBCServer下的该参数值设置为“true”，表示开启动态资源调度功能。
下面是一些可选配置，如表1所示。
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。 |
0 |
spark.dynamicAllocation.maxExecutors |
最大Executor个数。 |
2048 |
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout |
调度第一次超时时间。 |
1s |
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout |
调度第二次及之后超时时间。 |
1s |
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout |
普通Executor空闲超时时间。 |
60s |
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout |
含有cached blocks的Executor空闲超时时间。 |
|
使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。
父主题： Spark Core调优
