spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减,动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定. 开启动态资源调整需要(on yarn情况下) 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true.意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true. 在每个nodeManager上设置外部shuffle服务 2.1 将spark-<version>-yarn-shuffle.jar拷贝到

微信搜索lxw1234bigdata | 邀请体验:数阅–数据管理.OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者:赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字:spark.资源分配.dynamic resource allocation Spark中,所谓资源单位一般指的是executors,和Yarn中的Containers一样,在Spark On Y

问题: 线上的spark thriftserver运行一段时间以后,ui的executor页面上显示大量的active task,但是从job页面看,并没有任务在跑.此外,由于在yarn mode下,默认情况是一个executor只能有一个active task,但是executor页面的active task却可以有多个.而且在没有任务在跑的情况下,动态资源你分配不能生效,spark thriftserver在空闲的情况下资源得不到释放. 问题排查: 1,看到某个executor有大量的act

组件:cdh5.14.0 spark是自己编译的spark2.1.0-cdh5.14.0 第一步:确认spark-defaults.conf中添加了如下配置: spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务 spark.shuffle.service.port //Shuffle Service服务端口,必须和yarn-site中的一致 spark.dynamicAllocation.enabled true /

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的

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

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

前言 资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素.Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量.在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都会被一直占有直到此 Spark 应用结束. 上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性,它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑,选择更好的执行策略,从而达到

Spark动态加载外部资源文件 1.spark-submit --files 动态加载外部资源文件 之前做一个关于Spark的项目时,因项目中需要读取某个静态资源文件,然后在本地IDEA测试一切皆正常,但是传到服务器上时,一直显示找不到该静态资源文件,后尝试了两三种方法解决问题. 本地测试时,通过 val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream("./xxx.sql") 来获取的静态资源文件,传至服务器后,找不到该静态资源

跑spark程序的时候,公司服务器需要排队等资源,参考一些设置,之前不知道,跑的很慢,懂得设置之后简直直接起飞. 简单粗暴上设置代码: def conf(self): conf = super(TbtestStatisBase, self).conf conf.update({ 'spark.shuffle.service.enabled': 'true', 'spark.dynamicAllocation.enabled': 'false', , , , 'spark.sql.parquet.

官网链接: http://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html 主要介绍: 1 application级调度方式 2 单个application内job的调度方式

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理

场景:根据不同项目或不同用户,对yarn资源队列进行划分,达到资源管控,任务管控的目的 yarn资源队列参数设置 当设置为 true 时,如果未指定池名称,Fair Scheduler 将会使用用户名作为默认的池名称,当设置为 false 时,所有应用程序都在一个名为 default 的共享池中运行,设置成false是为了不根据用户名而自动分配资源池 yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue false 设置为 true 时,将使用默认设置创建在应用程序

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

1 引入Spark引擎 Kylin v2开始引入了Spark引擎,可以在构建Cube步骤中替换MapReduce. 关于配置spark引擎的文档,下面给出官方链接以便查阅:http://kylin.apache.org/docs20/tutorial/cube_spark.html 以下是配置步骤:1.在kylin的安装目录下,新建目录hadoop_conf mkdir  $KYLIN_HOME/hadoop_conf 2.将core-site.xml,hdfs-site.xml,hbase-s

Spark-架构 Spark Master at spark://node-01:7077 spark clustermanager_百度搜索 看了之后不再迷糊-Spark多种运行模式 - 简书 Spark不同Cluster Manager下的数据本地性表现 - CSDN博客 Spark架构简明分析 - CSDN博客 Spark 以及 spark streaming 核心原理及实践 - 琉璃块 - 博客园 Spark架构与作业执行流程简介 - 南国故人(Wall) - 博客园 Spark(一):

HDP版本:2.6.4.0 Kylin版本:2.5.1 机器:三台 CentOS-7,8G 内存 Kylin 的计算引擎除了 MapReduce ,还有速度更快的 Spark ,本文就以 Kylin 自带的示例 kylin_sales_cube 来测试一下 Spark 构建 Cube 的速度. 一.配置Kylin的相关Spark参数 在运行 Spark cubing 前,建议查看一下这些配置并根据集群的情况进行自定义.下面是建议配置,开启了 Spark 动态资源分配: ## Spark conf

Spark调优 目录 Spark调优 一.代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 二.参数调优 资源参数 1.1 --num-executors 100 1.2 --executor-memory 5g 1.3 --executor-cores 4 1.4 --driver-memory 内存参数 spark.storage.memoryFraction.spark.shuffle.memory

美团spark实践:http://tech.meituan.com/spark-in-meituan.html CDH5.6.0-HBase1.0.0:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase/book.html Spark On Yarn内存资源:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html Spark 动态资源分配:http://lxw1234.com/arch

应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一