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    46期两码中特公式: Spark应用程序之间的调度

    时间:2017-08-17 17:59:08作者:[!--zuozhe--]

    两肖两码中特资料网 www.mqptd.tw         Spark每个应用拥有对应的SparkContext.SparkContext维持整个应用的上下文信息,提供一些核心方法,如runJob可以提交Job。然后,通过主节点的分配获得独立的一组Executor JVM进程执行任务。Executor空间内的不同应用之间是不共享的,一个Executor在一个时间段内只能分配给一个应用使用。如果多用户需要共享集群资源,依据集群管理者的配置,用户可以通过不同的配置选项来分配管理资源。 对集群管理者来说简单的配置方式就是静态配置资源分配规则。例如,在不同的运行模式下,用户可以通过配置文件中进行集群调度的配置。配置每个应用可以使用的最大资源总量、调度的优先级等。

    下面根据不同集群的运行模式配置调度。
    1、 Standalone
    默认情况下,用户向以Standalone模式运行的Spark集群提交的应用使用FIFO(先进先出)的顺序进行调度。每个应用会独占所有可用节点的资源。用户可以通过配置参数spark.cores.max决定一个应用可以在整个集群申请的CPU core数。注意,这个参数不是控制单节点可用多少核。如果用户没有配置这个参数,则在Standalone模式下,默认每个应用可以分配由参数spark.deploy.defaultCores决定的可用核数。
    2、 Mesos
    如果用户在Mesos上使用Spark,并且想要静态地配置资源的分配策略,则可以通过配置参数spark.mesos.coarse为true,将Mesos配置为粗粒度调度模式。然后配置参数spark.cores.max来限制应用可以使用的CPU core的最大限额。同时用户应该对参数spark.executor.memory进行配置,进而限制每个Executor的内存使用量。Mesos中还可以配置动态共享CPU core的执行模式,用户只需要使用mesos://URL而不配置spark.mesos.coarse参数为true,就能以这种方式执行,使Mesos运行在细粒度调度模型下。在这种模式下,每个Spark应用程序还是会拥有独立和固定的内存分配,但是当应用占用的一些机器上不再运行任务,机器处于空闲状态时,其他机器可以使用这些机器上空闲的CPU core来执行任务,相当于复用空闲的CPU提升了资源利用率。这种模式在集群上再运行大量不活跃的应用情景下十分有用,如大量不同用户发起请求的场景.
    3、 YARN
    当Spark运行在YARN平台上时,用户可以在YARN的客户端通过配置--num-executors选项控制为这个应用分配多少个Executor,然后通过配置--executor-memory及--executor-cores来控制应用被分到的每个Executor的内存大小和Executor所占用的CPU核数。这样便可以限制用户提交的应用不会过多的占用资源,让不同用户能够共享整个集群资源,提升YARN吞吐量。
     
    以上3种运行模式都不提供跨应用的共享内存。如果用户想共享内存数据,Spark官网推荐用户开发一个单机服务,这个服务可以接收多个对同一个RDD的查询请求,并返回结果,类似的Shark JDBC Server就是这样工作的。Spark SQL在新版本中也会提供这样的功能。

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