Spark动态资源释放机制详解

最新推荐文章于 2025-03-03 02:14:48 发布

goTsHgo

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分类专栏： spark 大数据分布式文章标签： spark 大数据分布式

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Apache Spark 是一个分布式数据处理框架，其动态资源分配（或称为动态资源释放）机制，是为了更高效地利用集群资源，尤其是在执行具有不同工作负载的作业时。Spark 的动态资源释放机制允许它根据作业的需求自动分配和释放集群资源，从而提高资源利用率，降低空闲资源占用时间。

1. Spark 动态资源分配概述

动态资源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）机制主要解决以下问题：

资源浪费：在传统的静态分配模式中，Spark 作业启动时会为其分配固定数量的执行器（Executor），即使任务执行过程中部分执行器处于空闲状态，这些资源也不会被释放。
作业负载波动：Spark 作业的负载可能随时间变化，不同阶段所需资源不同，动态资源分配允许作业根据任务负载的变化自动调整资源数量。

Spark 通过动态调整**执行器（Executor）**的数量，根据作业的负载来增加或减少资源。核心目标是：

自动扩展资源：当作业需要更多资源时，可以动态增加执行器。
释放空闲资源：当作业不再需要过多的资源时，自动释放空闲的执行器以减少资源占用。

2. Spark 动态资源分配的触发条件

Spark 的动态资源释放机制主要根据两个方面触发：

作业的负载：如果作业在运行过程中，发现有更多的任务需要执行，但当前的执行器数量不足，那么 Spark 可以请求新的执行器。
执行器的空闲状态：如果发现某些执行器长时间处于空闲状态（没有任务运行），Spark 可以将这些执行器释放掉，归还集群资源。

具体地，Spark 会监控每个执行器的任务分配和运行状态，并根据以下参数做出资源释放或扩展的决定：

spark.dynamicAllocation.enabled：启用或禁用动态资源分配机制。
spark.dynamicAllocation.minExecutors：设置最小执行器数量，即使资源空闲，Spark 也不会低于这个数量。
spark.dynamicAllocation.maxExecutors：设置最大执行器数量，限制作业可以使用的资源上限。
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout：执行器空闲的最大时间，超过该时间后将被释放。

3. 底层原理

Spark 的动态资源释放机制依赖于集群管理器（如 YARN、Kubernetes、Mesos）以及 Spark 自身的调度逻辑来实现资源的动态增减。其核心思想是通过监控任务的状态和资源使用情况，决定是否需要增加或者减少执行器。

3.1 动态资源分配的组件

以下是动态资源分配机制涉及的关键组件：

ExecutorAllocationManager：这是 Spark 动态资源分配的核心管理类，负责监控执行器的任务负载，决定是否要扩展或释放执行器。
ClusterManager：这是 Spark 的集群管理层，如 YARN 或 Kubernetes，负责实际的资源分配和管理。ExecutorAllocationManager 向集群管理器请求资源，集群管理器则实际分配或释放执行器。
TaskSchedulerImpl：任务调度器，用于调度任务给执行器，并与 ExecutorAllocationManager 协作，判断当前的资源使用状况。
BlockManager：负责 Spark 的存储管理，缓存数据块（RDD partitions 等），影响执行器是否可以释放。

3.2 执行器动态扩展的原理

任务提交与资源不足检测：
- 当一个 Spark 作业开始执行时，ExecutorAllocationManager 会根据当前待执行的任务数量和现有执行器的任务处理能力，判断是否需要更多执行器。
- 如果发现待执行的任务远多于当前执行器能够处理的任务，ExecutorAllocationManager 就会向集群管理器（如 YARN 或 Kubernetes）请求更多的执行器。
扩展执行器：
- ExecutorAllocationManager 通过 TaskSchedulerImpl 检查当前的任务负载。
- 它会根据 spark.dynamicAllocation.initialExecutors 参数指定的初始执行器数量和当前任务队列长度，计算需要的执行器数量。
- 然后向集群管理器发起请求，增加执行器数量，直到达到 spark.dynamicAllocation.maxExecutors 限制的最大值。

class ExecutorAllocationManager(scheduler: TaskSchedulerImpl) {
  def schedule(): Unit = {
    // 根据任务负载计算需要的执行器数量
    val numExecutorsNeeded = computeNumExecutorsNeeded()
    if (numExecutorsNeeded > currentExecutors) {
      // 请求集群管理器分配更多执行器
      requestExecutors(numExecutorsNeeded - currentExecutors)
    }
  }
}

3.执行器分配与任务调度：

1. 集群管理器响应后，分配新的执行器，并将它们添加到集群中。

2. 新的执行器加入后，TaskSchedulerImpl 会为其分配待处理的任务,新的任务开始执行。

3.3 执行器动态释放的原理

监控空闲执行器：
- ExecutorAllocationManager 也会持续监控执行器的使用情况，判断执行器是否空闲。每个执行器的状态（空闲或繁忙）会定期被更新。
- 如果某个执行器超过 spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 的空闲时间（默认为 60 秒），并且集群中运行的执行器数量大于 spark.dynamicAllocation.minExecutors，则该执行器会被标记为可释放状态。
释放执行器：
- 一旦发现执行器空闲时间超时，ExecutorAllocationManager 会通知集群管理器释放这些空闲的执行器。
- 在执行器释放之前，BlockManager 会确保该执行器上没有需要保留的缓存数据。如果缓存的数据重要（如被其他执行器所依赖），它会将这些数据复制到其他执行器上。

class ExecutorAllocationManager(scheduler: TaskSchedulerImpl) {
  def schedule(): Unit = {
    val idleExecutors = getIdleExecutors()
    if (idleExecutors.nonEmpty) {
      // 如果有空闲的执行器，且空闲时间超过阈值，则释放这些执行器
      removeExecutors(idleExecutors)
    }
  }
}

3.任务完成后的资源释放：

1.当 Spark 作业进入尾声，待执行的任务逐渐减少，执行器处于空闲状态。

2.ExecutorAllocationManager 会根据 spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 来判断哪些执行器可以释放，并逐步将这些空闲执行器释放回集群管理器，从而避免浪费资源。

4. 源码解析：ExecutorAllocationManager 的工作流程

ExecutorAllocationManager 是 Spark 动态资源分配的核心类。它通过定期检查任务队列和执行器状态来判断是否需要扩展或释放资源。其主要逻辑分为两个部分：执行器扩展和执行器释放。

4.1 执行器扩展逻辑

扩展逻辑通过 schedule() 方法进行资源检查和调整。它会定期运行，检查是否有新的任务提交，如果有未分配的任务，且当前的执行器数量不足以处理这些任务，就会请求新的执行器：

private def schedule(): Unit = {
  // 计算需要的执行器数量
  val numExecutorsNeeded = computeNumExecutorsNeeded()
  
  if (numExecutorsNeeded > currentExecutors) {
    // 请求新的执行器
    requestExecutors(numExecutorsNeeded - currentExecutors)
  }
}

4.2 执行器释放逻辑

释放逻辑通过 schedule() 方法中的 removeExecutors() 进行资源释放。在每次调度周期内，ExecutorAllocationManager 会检查哪些执行器处于空闲状态，并判断它们是否可以被释放。

private def removeExecutors(executors: Seq[String]): Unit = {
  for (executor <- executors) {
    if (canBeRemoved(executor)) {
      // 通知集群管理器释放执行器
      releaseExecutor(executor)
    }
  }
}