spark.reducer.maxReqsInFlight和spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress

Spark配置优化:限制Reducer获取数据请求以防止节点崩溃
本文介绍了Spark的两个关键配置参数`spark.reducer.maxReqsInFlight`和`spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress`,它们用于限制reduce任务从节点获取数据的请求量,以避免因大量请求导致worker节点故障。配置不当可能导致内存溢出(bufferOOM)和HTTP请求超时。适当调整这些参数可以改善集群稳定性。

前言

本文隶属于专栏《Spark 配置参数详解》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

本专栏目录结构和参考文献请见 Spark 配置参数详解

正文

属性名称默认值描述从哪个版本开始
spark.reducer.maxReqsInFlightInt.MaxValue此配置限制在任何给定点获取块的远程请求数。当集群中的主机数量增加时,可能会导致到一个或多个节点的大量入站连接,从而导致worker在负载下失败。通过允许它限制fetch请求的数量,可以缓解这种情况。2.0.0
spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddressInt.MaxValue此配置限制每个reduce任务从给定主机端口获取的远程块的数量。当在单个获取中或同时从给定地址请求大量块时,这可能会使服务 Executor 或 NodeManager 崩溃。当启用 External Shuffle 时,这对于减少 NodeManager 上的负载特别有用。可以通过将其设置为较低的值来缓解此问题。2.2.1

说明

这两个参数,本质上就是限制“文件下载服务”的吞吐

避免节点因为请求量过大而瘫痪掉,当并行度大到一定程度,N个reduce task去同一个节点拉数据,这有点类似 DOS 攻击

配置不当可能导致的问题

  1. buffer OOM
  2. http request time out
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