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配置进程参数

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更新时间: 2019/04/30 GMT+08:00

操作场景

Spark on YARN模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。

因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。

操作步骤

  1. 配置Driver内存。

    Driver负责任务的调度,和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,Driver内存都需要相应增大。

    您可以根据实际任务数量的多少,为Driver设置一个合适的内存。

    • “spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。
    • 在使用spark-submit命令时,添加“--driver-memory MEM”参数设置内存。

  2. 配置Executor个数。

    每个Executor每个核同时能跑一个task,所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下,可以相应增加Executor的个数,以提高运行效率。

    • “spark-defaults.conf”中的“spark.executor.instance”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_INSTANCES”配置项设置为合适大小。您还可以设置动态资源调度功能进行优化。
    • 在使用spark-submit命令时,添加“--num-executors NUM”参数设置Executor个数。

  3. 配置Executor核数。

    每个Executor多个核同时能跑多个task,相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存,所以要在内存和核数之间做好平衡。

    • “spark-defaults.conf”中的“spark.executor.cores”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_CORES”配置项设置为合适大小。
    • 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-cores NUM”参数设置核数。

  4. 配置Executor内存。

    Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候,可能需要较多资源,因而内存也可以做相应的增加;当一个任务较小运行较快时,就可以增大并发度减少内存。

    • “spark-defaults.conf”中的“spark.executor.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_MEMORY”配置项设置为合适大小。
    • 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。

示例

  • 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据,250个executor。

    在默认参数下执行失败,出现Futures timed out和OOM错误。

    因为数据量大,task数多,而wordcount每个task都比较小,完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了,而且每个task完成时executor和driver都要通信,这就会导致由于内存不足,进程之间通信断连等问题。

    当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。

  • 使用ThriftServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g,executor核数为2,executor个数为125,executor内存为6g时,所有任务才执行成功。
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