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千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之解讀計(jì)算框架Spark任務(wù)調(diào)度

2019-05-24 14:21:20 4696瀏覽

今天千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師給大家分享一篇關(guān)于大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark之任務(wù)調(diào)度的詳細(xì)介紹，首先Spark有幾種資源調(diào)度設(shè)施。每個(gè)SparkApplication(SparkContext實(shí)例)獨(dú)立地運(yùn)行在一組executor進(jìn)程內(nèi)。clustermanager為應(yīng)用間的調(diào)度提供設(shè)施。在每個(gè)Spark應(yīng)用內(nèi)，如果將多個(gè)job(多個(gè)sparkaction)提交給不同的線程，那么他們會(huì)并行運(yùn)行。

1、Application間的資源調(diào)度

集群上，每個(gè)Sparkapplication獲得獨(dú)立的一組executorJVM，這組executorJVM只為那個(gè)application運(yùn)行task和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。如果多個(gè)用戶要共享集群，有不同的策略管理資源分配，這取決于使用的clustermanager。

資源的靜態(tài)分區(qū)(staticpartitioning)可被所有的clustermanager獲得，這樣每個(gè)application在他的生命周期內(nèi)都可獲得他能使用的最多資源。standalone、YARN、coarse-grainedMesosmode這三種模式使用的就是這種方式。

1.1控制資源使用

集群類型下，如下配置資源分配：

Standalonemode：application提交到standalonemode集群，將會(huì)以FIFO的順序運(yùn)行，每個(gè)application會(huì)盡可能地使用所有可用節(jié)點(diǎn)，配置spark.cores.max來(lái)限制application使用節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，或者設(shè)置spark.deploy.defaultCores。除了可以設(shè)置application可用內(nèi)核數(shù)，還可以設(shè)置spark.executor.memory來(lái)控制內(nèi)存的使用。

Mesos：為了使用靜態(tài)分區(qū)(staticpartitioning)在Mesos集群上，spark.mesos.coarse=true,可以通過(guò)設(shè)置spark.cores.max來(lái)限制每個(gè)application的資源共享，通過(guò)設(shè)置spark.executor.memory來(lái)控制executor內(nèi)存的使用。

YARN：通過(guò)設(shè)置--num-executors選項(xiàng)，sparkYARN客戶端可控制集群上有多少executor被分配(對(duì)應(yīng)的配置屬性為spark.executor.instances)，--executor-memory(對(duì)應(yīng)的配置屬性spark.executor.memory)和--executor-cores(對(duì)應(yīng)的配置屬性spark.executor.cores)控制了分配給每個(gè)executor的資源。

應(yīng)用之間無(wú)法共享內(nèi)存。

1.2動(dòng)態(tài)資源分配

Spark提供了依據(jù)應(yīng)用的工作量動(dòng)態(tài)調(diào)整資源的機(jī)制。這意味著你的application不在使用的資源會(huì)返還給集群，當(dāng)需要的時(shí)候再申請(qǐng)分配資源，這種特性對(duì)于多應(yīng)用共享集群特別有用。

這個(gè)特性默認(rèn)失效，但在所有coarse-grainedclustermanager上都可用，如：standalonemode,YARNmode,和Mesoscoarse-grainedmode。

使用這個(gè)特性有兩個(gè)要求。首先用于必須設(shè)置spark.dynamicAllocation.enabled=true,其次要設(shè)置externalshuffleservice在集群上的每個(gè)workernode并設(shè)置spark.shuffle.service.enabled=true。設(shè)置externalshuffleservice目的是executor可被移除但是不刪除他們生成的shuffle文件。

設(shè)置這個(gè)變量的方式為：

在standalone模式：設(shè)置spark.shuffle.service.enabled=true

Mesoscoarse-grained模式：在所有從節(jié)點(diǎn)運(yùn)行$SPARK_HOME/sbin/start-mesos-shuffle-service.sh設(shè)置spark.shuffle.service.enabled=true

YARN：詳見(jiàn)運(yùn)行spark與YARN

1.3資源分配策略

當(dāng)Spark不再使用executor時(shí)就出讓它，需要的時(shí)候再獲取它。因?yàn)闆](méi)有一個(gè)確定的方式預(yù)測(cè)將要被移除的executor是否在不久的將來(lái)會(huì)被使用，或者一個(gè)將要被添加的新executor實(shí)際上是否是空閑的，所以我們需要一系列試探來(lái)確定是移除executor(可能會(huì)移除多個(gè))還是請(qǐng)求executor(可能會(huì)請(qǐng)求多個(gè))。

請(qǐng)求策略

開(kāi)啟Sparkapplication動(dòng)態(tài)分配資源特性，當(dāng)pendingtask等待被調(diào)度時(shí)，Sparkapplication會(huì)請(qǐng)求額外的executor。這就意味著，當(dāng)前的這些executor無(wú)法同時(shí)滿足所有的task，這些task已經(jīng)被提交，但是還沒(méi)有執(zhí)行完。

Spark輪流請(qǐng)求executor。當(dāng)task等待的時(shí)間大于spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout時(shí)，真正的請(qǐng)求(申請(qǐng)executor的請(qǐng)求)被觸發(fā)，之后，如果未完成task隊(duì)列存在，那么每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout秒請(qǐng)求被觸發(fā)一次。每一輪請(qǐng)求的executor數(shù)量以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。例如，第一輪請(qǐng)求一個(gè)executor，第二輪請(qǐng)求2個(gè)，第三，四輪分別請(qǐng)求4,8個(gè)。

按指數(shù)形式增長(zhǎng)的動(dòng)機(jī)有兩個(gè)，首先，起初應(yīng)用應(yīng)該慎重地請(qǐng)求executor，以防只需幾個(gè)executor就能滿足需求，這和TCP慢啟動(dòng)類似。其次，當(dāng)應(yīng)用確實(shí)需要更多的executor時(shí)，應(yīng)用應(yīng)該能夠及時(shí)地增加資源的使用。

移除策略

當(dāng)executor閑置超過(guò)spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout秒時(shí)，就將他移除。注意，大多數(shù)情況下，executor的移除條件和請(qǐng)求條件是互斥的，這樣如果仍然有待調(diào)度的task的情況下executor是不會(huì)被移除的。

executor優(yōu)雅地退役

非動(dòng)態(tài)分配資源情況下，一個(gè)Sparkexecutor或者是由于失敗而退出，或者是因相關(guān)application退出而退出。這兩種情況下，不在需要與executor相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)并且這些狀態(tài)可以被安全地丟棄。動(dòng)態(tài)分配資源的情況下，當(dāng)executor被明確移除時(shí)，application仍然在運(yùn)行。如果application要想使用這些由executor存儲(chǔ)和寫下的狀態(tài)，就必須重新計(jì)算狀態(tài)。這樣就需要一種優(yōu)雅的退役機(jī)制，即在executor退役前保留他的狀態(tài)。

這個(gè)機(jī)制對(duì)于shuffles特別重要。shuffle期間,executor自己的map輸出寫入本地磁盤。當(dāng)其他的executor要獲取這些文件的時(shí)候，這個(gè)executor充當(dāng)了文件服務(wù)器的角色。對(duì)于那些落后的executor，他們的task執(zhí)行時(shí)間比同輩要長(zhǎng)，在shuffle完成之前，動(dòng)態(tài)資源分配可能移除了一個(gè)executor，這種情形下，那個(gè)executor寫入本地的文件(即executor的狀態(tài))不必重新計(jì)算。

保留shuffle文件的辦法就是使用外部的shuffle服務(wù)，這是在Spark1.2中引入的。這個(gè)外部的shuffle服務(wù)指的是長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的進(jìn)程，它運(yùn)行與集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，獨(dú)立于application和executor。如果這個(gè)服務(wù)可用，executor就從這個(gè)服務(wù)獲shufflefile，而不是彼此之間獲取shufflefile。這意味著executor生成的任何shuffle文件都可能被服務(wù)包含，即使在executor生命周期之外也是如此。

executor除了寫shuffle文件到本地硬盤，還緩存數(shù)據(jù)到硬盤或內(nèi)存中。但是，當(dāng)executor被移除后，緩存到內(nèi)存中的數(shù)據(jù)將不可用。為了解決這一問(wèn)題，默認(rèn)地緩存數(shù)據(jù)到內(nèi)存的executor永遠(yuǎn)不會(huì)被刪除。可以通過(guò)spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout配置這一行為，

2Application內(nèi)的資源調(diào)度

概述

給定的application內(nèi)部(SparkContext實(shí)例)，如果多個(gè)并行的job被提交到不同的線程上，那么這些job可以同時(shí)執(zhí)行。這里的job指的是Sparkaction及Sparkaction觸發(fā)的計(jì)算task。Sparkscheduler是線程安全的，支持sparkapplication服務(wù)于多個(gè)請(qǐng)求。

默認(rèn)地Sparkscheduler以FIFO的順序執(zhí)行job,每個(gè)job被切分為一到多個(gè)stage(例如，map和reduce)，當(dāng)?shù)谝粋€(gè)job的stage的task啟動(dòng)后，這個(gè)job優(yōu)先獲得所有可用資源,然后才是第二，三個(gè)job......。如果隊(duì)頭的job不必使用整個(gè)集群，之后的job就能立即啟動(dòng)。如果隊(duì)頭的job較大，那么之后的job啟動(dòng)延遲會(huì)比較明顯。

從Spark0.8開(kāi)始，也可以通過(guò)配置實(shí)現(xiàn)隊(duì)列間的公平調(diào)度。Job間的task資源分配采用單循環(huán)的方式。所有job都會(huì)獲得大致相同的集群資源。這就意味著，當(dāng)有長(zhǎng)job存在時(shí)，提交的短job可以立即獲得資源啟動(dòng)運(yùn)行而不必等到長(zhǎng)job執(zhí)行完畢。可以設(shè)置spark.scheduler.mode為FAIR

val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)  
conf.set("spark.scheduler.mode", "FAIR")  
val sc = new SparkContext(conf) 

公平調(diào)度池(可能多個(gè))

公平調(diào)度器也支持在池中對(duì)job分組并給每個(gè)池配置不同的選項(xiàng)。這有助于為更重要的job設(shè)置高優(yōu)先級(jí)池，例如把每個(gè)用戶的job分到一組，并且給這些用戶相等的資源不論有多少并行task,而不是給每個(gè)job相等的資源。

不需要任何干預(yù)，新job會(huì)進(jìn)入默認(rèn)池,但是可以使用spark.scheduler.pool設(shè)置job池。

sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool1") 

設(shè)置完后，這個(gè)線程(通過(guò)調(diào)用RDD.save,count,collect)提交的所有job都會(huì)使用這個(gè)資源池的名稱。設(shè)置是針對(duì)每一個(gè)線程的，這樣更容易實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程運(yùn)行一個(gè)用戶的多個(gè)job。如果想清除與一個(gè)線程相關(guān)的池，調(diào)用：sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool",null)

池默認(rèn)行為

默認(rèn)地每個(gè)池都能獲得相等的資源(在默認(rèn)池中每個(gè)job都能獲得相等的資源)，但在每個(gè)池內(nèi)部，job以FIFO的順序運(yùn)行。例如如果為每一個(gè)用戶創(chuàng)建一個(gè)池，這就意味著每一個(gè)用戶將獲得相等的資源，并且每個(gè)用戶的查詢都會(huì)按順序運(yùn)行而不會(huì)出現(xiàn)后來(lái)的查詢搶占了前面查詢的資源

配置池屬性

可以通過(guò)修改配置文件改變池屬性。每個(gè)池都支持三種屬性：

schedulingMode：可以是FIFO或FAIR，控制池中的job排隊(duì)等候或公平地分享集群資源。

weight：控制資源分配的比例。默認(rèn)所有池分配資源比重都是1。如果指定一個(gè)池的比重為2，那么他獲得的資源是其他池的2倍。如果將一個(gè)池的比重設(shè)的很高，比如1000，那么不論他是否有活躍的job，他總是第一個(gè)開(kāi)始執(zhí)行task。

minShare：除了設(shè)置總體的占比之外，還可以對(duì)每個(gè)池設(shè)定一個(gè)最小資源分配(例如CPU核數(shù))。在根據(jù)比重重新分配資源之前，公平調(diào)度器總是試圖滿足所有活躍池的最小資源需求。minShare屬性能以另一種方式確保一個(gè)池快速地獲得一定數(shù)量的資源(10個(gè)核)而不必給他更高的優(yōu)先級(jí)。默認(rèn)地minShare=0。

調(diào)用SparkConf.set,可以通過(guò)XML文件配置池屬性：

conf.set("spark.scheduler.allocation.file", "/path/to/file") 

每個(gè)池一個(gè),在XML文件中沒(méi)有配置的池使用默認(rèn)配置(調(diào)度模式FIFO,weight1,minShare0)，例如：

<?xml version="1.0"?><allocations>  
<pool name="production">  
<schedulingMode>FAIR</schedulingMode>  
<weight>1</weight>  
<minShare>2</minShare>  
</pool> 
 
<pool name="test">  
<schedulingMode>FIFO</schedulingMode>  
<weight>2</weight>  
<minShare>3</minShare>  
</pool></allocations> 

以上就是關(guān)于千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之解讀計(jì)算框架Spark任務(wù)調(diào)度的全部?jī)?nèi)容，想要了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方面內(nèi)容的小伙伴，請(qǐng)關(guān)注扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)官網(wǎng)、微信等平臺(tái)，扣丁學(xué)堂IT職業(yè)在線學(xué)習(xí)教育有專業(yè)的大數(shù)據(jù)講師為您指導(dǎo)，此外扣丁學(xué)堂老師精心推出的大數(shù)據(jù)視頻教程定能讓你快速掌握大數(shù)據(jù)從入門到精通開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)技能?？鄱W(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群：209080834。

                                 

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