YARN executor user

本文详细介绍了Oozie中Shell行动的特点与注意事项,包括不同集群配置下Shell行动的运行方式,以及如何确保脚本在所有节点上的可用性。同时探讨了不同操作系统间命令行为的差异。


The Shell action has the following caveats:

  • Interactive commands are not supported.
  • MR1:
    • In an unsecure cluster, everything is run as the user who started the TaskTracker where our shell script is running (mapred user); in a “Kerberized” cluster, it will run as the UNIX user of whomever submitted the workflow. This is in contrast to MapReduce-based actions, which, for the purposes of interaction with Hadoop, are run as the user who submitted the workflow –although the UNIX process for the task still runs as mapred.
  • YARN/MR2:
    • The user everything is run as depends entirely on your ContainerExecutor YARN configurations (i.e.yarn.nodemanager.container-executor.class). If the DefaultContainerExecutor is being used, then everything will run as the user who started the NodeManagers (yarn user). If LinuxContainerExecutor is being used, then everything will run as whoever is configured in yarn.nodemanager.linux-container-executor.nonsecure-mode.local-user (“nobody” by default). If LinuxContainerExecutor is being used and yarn.nodemanager.linux-container-executor.nonsecure-mode.limit-user is set to “true”, then everything will run as the user who submitted the job. Alternatively, in a Kerberized cluster with LinuxContainerExecutor, everything will always run as the user who submitted the job. This can be a bit confusing, so I created this table:

  • The Shell action is executed on an arbitrary node in the cluster.
  • Different operating systems may have different versions of the same shell commands.

The implications of that third caveat are very important. Oozie executes the shell action in the same way it executes any of the other actions: as a MapReduce job. In this case, it’s a 1-mapper-0-reducer job, which is why it can be executed on any node in the cluster. This means that any command or script that we want to execute has to be available on that node; because we don’t know which node the shell action will be executed on, the command or script has to be available on all nodes! This is fine for typical built-in shell commands like echo or grep, but can be more problematic for programs such as matlab, which must not only be installed but may also require a license. Instead, we’ll be putting our script in the same directory as the workflow.xml and taking advantage of the<file>tag to have Oozie copy it to the proper node for us.

Even though two operating systems, or even two different versions of the same operating system, may have the same built-in commands or programs, they may behave differently or accept different arguments. For example, we’ll be using the tail command later; on Mac OS 10.7.5 we can specify the number of lines with the following arguments, but this won’t work properly on CentOS:


more:

http://blog.cloudera.com/blog/2013/03/how-to-use-oozie-shell-and-java-actions/


<think>好的,用户现在想了解Spark Executor的工作原理及配置方法。之前他们询问了Spark的Action操作,比如reduce、collect等,现在转向Executor的内部机制,可能是因为他们在实际使用中遇到了性能问题,或者想要优化资源配置。用户可能正在处理大数据任务,需要更深入的知识来调整Executor的参数,以提高作业效率或解决内存不足的问题。 首先,我需要回顾之前的回答,确保这次的内容不会重复,但又能衔接上。之前的回答重点在Action操作的使用和区别,现在需要转向Executor的架构和配置。用户提供的引用材料提到了Executor的启动过程、内存管理、任务执行机制等,这些都是需要整合的关键点。 接下来,我需要确定用户的需求层次。他们可能不仅需要基础的工作原理,还关心如何配置参数,比如内存、核心数等。因此,回答应包括原理和实际配置步骤。此外,用户可能对Executor在集群中的角色和与Driver的交互不太清楚,需要解释清楚两者的分工。 用户的问题中还提到了“使用方法”,这可能包括如何调优Executor的参数,或者如何根据应用需求调整资源配置。因此,需要提供具体的配置示例和最佳实践,比如设置executor-memory、executor-cores等,并解释这些参数如何影响性能。 考虑到用户可能遇到的常见问题,比如内存溢出或资源竞争,应该在回答中加入故障处理技巧和优化建议,比如动态内存分配、堆外内存配置等。此外,结合引用中的内容,比如内存管理机制和Executor的启动流程,可以增强回答的权威性。 需要确保回答结构清晰,分点阐述,方便用户理解。可能需要分为几个部分:工作原理、核心机制、配置参数、优化建议和常见问题。每个部分都要结合引用材料中的信息,比如内存管理如何分为存储和执行内存,Executor如何与Driver通信等。 还要注意使用用户提供的引用标记,正确标注来源,比如在解释内存管理时引用[2]和[4],在Executor启动过程引用[3]。同时,用户之前的问题中提到了Action操作的风险,如Driver OOM,这里可以关联到Executor的配置,说明合理配置Executor如何减轻Driver的压力。 最后,生成的相关问题需要引导用户深入探索,比如内存调优、动态分配机制或与Kubernetes的集成,这些都是在实际应用中可能遇到的进阶问题。确保问题覆盖用户可能感兴趣的后续主题,帮助他们继续学习和解决问题。</think>### Spark Executor 工作原理及配置详解 --- #### 一、Spark Executor 核心作用 Spark Executor 是分布式计算的工作节点进程,负责执行具体任务并管理计算资源。其核心职责包括: 1. **任务执行**:运行 Driver 分配的 Task(包括 Shuffle、Map、Reduce 等操作)[^2] 2. **内存管理**:为 RDD 缓存、任务计算分配内存(存储内存与执行内存独立管理)[^4] 3. **数据交互**:通过 BlockManager 与其他 Executor 交换 Shuffle 数据 4. **容错机制**:通过心跳机制与 Driver 保持通信,异常时触发任务重试[^3] --- #### 二、Executor 工作原理 ##### 1. **启动流程** - **步骤1**:Driver 向集群管理器(YARN/Mesos/Standalone)申请资源 - **步骤2**:Worker 节点启动 Executor 进程(通过 `ExecutorRunner` 创建)[^3] - **步骤3**:Executor 向 Driver 注册,接收任务调度指令 ```scala // Executor 注册核心代码逻辑(简化) class CoarseGrainedExecutorBackend extends Thread { override def run(): Unit = { val driver = context.actorSelection(driverUrl) driver ! RegisterExecutor(executorId, hostname, cores) } } ``` ##### 2. **任务执行机制** - **任务分配**:Driver 的 `SchedulerBackend` 将 Task 分发到 Executor - **多线程处理**:每个 Executor 使用线程池并行执行 Task(默认每核心1线程) - **结果返回**:Task 结果通过 `BlockManager` 传回 Driver 或写入存储系统[^3] ##### 3. **内存管理(核心机制)** - **内存划分**(默认配置): ```plaintext Executor Memory = Reserved Memory (300MB) + Storage Memory (60% * Usable) + Execution Memory (20% * Usable) + User Memory (20% * Usable) ``` - **存储内存**:缓存 RDD、Broadcast 变量 - **执行内存**:用于 Shuffle、Join 等计算临时存储 - **动态调整**:存储内存不足时可借用执行内存(反之不可)[^4] --- #### 三、关键配置参数及优化 ##### 1. **基础配置参数** | 参数 | 默认值 | 说明 | |--------------------------------|--------------|----------------------------------------------------------------------| | `spark.executor.memory` | 1g | 单个 Executor 的堆内内存总量(推荐为集群单节点内存的 75%) | | `spark.executor.cores` | 1 | 每个 Executor 分配的 CPU 核心数(YARN 模式最大为节点总核心数) | | `spark.executor.memoryOverhead`| executorMemory * 0.1 | 堆外内存(用于 JVM 开销,如原生代码、线程栈等) | | `spark.memory.fraction` | 0.6 | 存储与执行内存占总可用内存的比例 | ##### 2. **优化配置示例** ```bash # 提交作业时设置(YARN 集群模式) spark-submit \ --executor-memory 8g \ # 每个 Executor 分配 8GB 堆内内存 --executor-cores 4 \ # 每个 Executor 使用 4 个 CPU 核心 --num-executors 10 \ # 启动 10 个 Executor --conf spark.memory.fraction=0.7 \ # 调高计算内存占比 --conf spark.executor.memoryOverhead=2g # 显式设置堆外内存 ``` ##### 3. **配置原则** - **内存分配**:避免 OOM,需预留堆外内存(通常为堆内内存的 10%~20%) - **核心数权衡**: - 核心过多 → 并行度高,但可能引发资源竞争 - 核心过少 → 资源利用率低,任务排队延迟 - **动态分配**:启用 `spark.dynamicAllocation.enabled=true` 自动扩缩容 Executor[^4] --- #### 四、典型问题与解决方案 ##### **问题1:Executor 频繁 OOM** - **原因**:Shuffle 数据量过大或内存分配不合理 - **解决**: 1. 增加 `spark.executor.memory` 或 `memoryOverhead` 2. 调整 `spark.memory.storageFraction`(降低存储内存占比) 3. 使用 `spark.sql.shuffle.partitions` 增加 Shuffle 分区数 ##### **问题2:Executor 启动失败** - **原因**:资源不足或配置冲突 - **解决**: 1. 检查 YARN 资源队列剩余资源(`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`) 2. 确保 `spark.executor.cores` ≤ 节点可用核心数 ##### **问题3:数据倾斜导致部分 Executor 卡死** - **解决**: 1. 使用 `repartition` 重分布数据 2. 对倾斜 Key 添加随机前缀(Salting 技术) --- #### 五、高级特性 1. **Off-Heap 内存**: - 启用方式:`spark.memory.offHeap.enabled=true` - 用途:避免 GC 停顿,适合大规模序列化数据操作 2. **Executor 黑名单**: - 参数:`spark.blacklist.enabled=true` - 作用:自动屏蔽故障节点,提升作业稳定性 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ZhaoYingChao88

整理不易,还请多多支持,谢谢

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值