Spark- 由于 dynamicAllocation 导致的 executor 不断增加的坑

本文详细解析了Spark Streaming环境中遇到的Executor动态增长问题,深入探讨了spark.dynamicAllocation.enabled参数的影响,并提供了通过调整配置参数如driver-memory和executor-cores来稳定Executor数量的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考文章 :

解决CDH SparkStreaming任务启动之后executor不停增长的问题,num-executors配置不管用。...

解决CDH SparkStreaming任务启动之后executor不停增长的问题,num-executors配置不管用。..._spark num-executors_杨五五的博客-优快云博客

spark中 Dynamic Allocation 以及 num-executors 的问题

spark中 Dynamic Allocation 以及 num-executors 的问题_EnterPine的博客-优快云博客

Spark Dynamic Allocation 分析

Spark Dynamic Allocation 分析 - 简书

spark 运行环境 : cdh 5.14 默认的 spark 版本

      最近在提交作业的时候遇到了一个问题,特点是 executor 会动态增加。 

       经过研究,我发现主要的问题是,spark 该环境下会 默认设置 spark.dynamicAllocation.enabled 为 true , 该值会导致 executor 数量的动态变化。

        另外需要注意的一点,对于这个问题,我们可以通过设置最大最小的并发度去解决,并没有必要直接关闭此参数。

动态扩容的相关配置参数:

Configuration - Spark 3.4.1 Documentation

Spark 2.4.0  latest

Dynamic Allocation

Property NameDefaultMeaning
spark.dynamicAllocation.enabledfalseWhether to use dynamic resource allocation, which scales the number of executors registered with this application up and down based on the workload. For more detail, see the description here

This requires spark.shuffle.service.enabled to be set. The following configurations are also relevant:spark.dynamicAllocation.minExecutors,spark.dynamicAllocation.maxExecutors, andspark.dynamicAllocation.initialExecutorsspark.dynamicAllocation.executorAllocationRatio
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout60sIf dynamic allocation is enabled and an executor has been idle for more than this duration, the executor will be removed. For more detail, see this description.
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeoutinfinityIf dynamic allocation is enabled and an executor which has cached data blocks has been idle for more than this duration, the executor will be removed. For more details, see this description.
spark.dynamicAllocation.initialExecutorsspark.dynamicAllocation.minExecutorsInitial number of executors to run if dynamic allocation is enabled. 

If `--num-executors` (or `spark.executor.instances`) is set and larger than this value, it will be used as the initial number of executors.
spark.dynamicAllocation.maxExecutorsinfinityUpper bound for the number of executors if dynamic allocation is enabled.
spark.dynamicAllocation.minExecutors0Lower bound for the number of executors if dynamic allocation is enabled.
spark.dynamicAllocation.executorAllocationRatio1By default, the dynamic allocation will request enough executors to maximize the parallelism according to the number of tasks to process. While this minimizes the latency of the job, with small tasks this setting can waste a lot of resources due to executor allocation overhead, as some executor might not even do any work. This setting allows to set a ratio that will be used to reduce the number of executors w.r.t. full parallelism. Defaults to 1.0 to give maximum parallelism. 0.5 will divide the target number of executors by 2 The target number of executors computed by the dynamicAllocation can still be overridden by the spark.dynamicAllocation.minExecutors andspark.dynamicAllocation.maxExecutors settings
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout1sIf dynamic allocation is enabled and there have been pending tasks backlogged for more than this duration, new executors will be requested. For more detail, see this description.
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeoutschedulerBacklogTimeoutSame as spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout, but used only for subsequent executor requests. For more detail, see this description.

解决方法 :

设置 该值 为 false, 

并显式指定  driver-cores , executor-cores 等属性

    --driver-memory 2G \
    --driver-cores 1 \
    --num-executors 6 \
    --executor-cores 2 \
    --executor-memory 2G \

完整提交命令 :

nohup /usr/bin/spark2-submit \
    --class ${class_name} \
    --name ${JOB_NAME} \
    --files ${config} \
    --master yarn \
    --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false \
    --driver-memory 2G \
    --driver-cores 1 \
    --num-executors 6 \
    --executor-cores 2 \
    --executor-memory 2G \
    --jars ${classpath} \
    ${ROOT_PATH}/libs/${APP_NAME}-${libVersion}-SNAPSHOT.jar online ${config} \
    > ${ROOT_PATH}/logs/start.error 2> ${ROOT_PATH}/logs/start.log &
 

<think>嗯,用户想了解如何在给定的spark2-submit命令中添加动态资源关闭的配置。首先,我需要回忆一下Spark中关于动态资源分配的相关参数。动态资源分配允许Spark根据工作负载动态调整executor数量,这样可以更有效地利用集群资源。相关的配置选项通常以spark.dynamicAllocation开头。 用户提供的命令已经包含了一些配置,比如spark.port.maxRetries、spark.sql.shuffle.partitions等。现在需要找到合适的位置插入动态资源分配的参数。根据Spark文档,启用动态资源分配需要设置spark.dynamicAllocation.enabled为true,然后可能需要设置其他相关参数,比如最小和最大executor数量,初始executor数,以及executor的空闲超时时间。 常见的配置项包括: - spark.dynamicAllocation.enabled=true - spark.dynamicAllocation.minExecutors=... - spark.dynamicAllocation.maxExecutors=... - spark.dynamicAllocation.initialExecutors=... - spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=...s 需要检查用户当前的命令是否已经指定了--num-executors,因为动态分配开启后,maxExecutors可能与这个参数相关。在用户的命令中,--num-executors是设置为$max_executors,所以可能需要将spark.dynamicAllocation.maxExecutors也设置为同样的变量,或者根据情况调整。不过,如果动态分配启用,可能不需要再指定--num-executors,但需要确认。 另外,用户提到要“新增动态资源关闭命令”,可能是指如何正确关闭不再需要的executors。这时候,除了启用动态分配外,还需要确保有正确的超时设置,使得空闲的executors能够被释放。比如,设置executorIdleTimeout,默认可能是60s,但可以根据需要调整。 接下来,需要确定将这些参数添加到命令的哪个位置。通常在--conf参数后面添加。例如,在现有的--conf参数之后,继续添加新的--conf设置。 可能的添加位置是在现有的--conf之后,比如: --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \ --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=$max_executors \ --conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s \ 需要注意,用户已经指定了--num-executors $max_executors,但在动态分配启用后,maxExecutors应该与之保持一致,或者根据需求调整。此外,如果用户希望保留固定数量executors,可能需要调整这些参数,但通常动态分配会根据负载自动增减。 还需要确认是否需要设置shuffle服务,因为动态资源分配需要外部的shuffle服务支持,特别是在YARN集群上。可能需要配置spark.shuffle.service.enabled=true,并确保YARN的NodeManager配置了对应的shuffle服务。如果用户的环境中已经配置好了,那么只需要启用相关选项;如果没有,可能需要额外的步骤,但用户的问题只是关于命令行参数的添加,所以可能只需要添加基本的动态分配参数。 综上,应该在现有的--conf参数部分添加动态资源分配的相关配置,确保动态分配启用,并设置合适的min/max executors以及超时时间。同时,可能需要调整原有的--num-executors参数,但根据Spark的文档,当动态分配启用时,--num-executors会被忽略,除非设置了initialExecutors。因此,可能需要将--num-executors替换为initialExecutors,或者保留,但需要测试确认。 不过,用户希望的是在现有命令中新增配置,而不是修改已有参数。因此,直接添加动态分配相关的--conf参数即可,同时保留原有的--num-executors,但需要注意是否会有冲突。根据Spark的配置优先级,命令行参数优先级最高,所以如果有冲突,命令行参数会覆盖其他配置。但为了保险起见,最好将maxExecutors设置为和--num-executors相同的值,或者根据需求调整。 最终,在用户的命令中,应该在--conf部分添加以下参数: --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \ --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=$max_executors \ --conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s \ --conf spark.shuffle.service.enabled=true \ 不过,spark.shuffle.service.enabled可能需要根据集群是否配置了外部shuffle服务来决定是否开启。如果用户的环境没有配置,那么开启这个会导致错误,所以可能需要用户确认环境是否支持。但通常在使用YARN的情况下,可以启用这个配置,前提是集群已经正确设置。 因此,在不确定的情况下,可能建议用户添加前四个参数,并提示关于shuffle服务的注意事项。但根据常见配置,可能还是需要包括shuffle服务的启用。 总结,修改后的命令应该在适当的位置(通常在现有的--conf之后)添加动态资源分配的配置,包括启用、min/max executors、空闲超时以及shuffle服务启用。</think>以下是添加了动态资源关闭配置后的命令及分步解释: 原始命令修改后的版本: ```bash /usr/bin/spark2-submit \ --queue root.yarn_appcc \ --jars $libpath/ojdbc14-10.2.0.4.0.jar,$libpath/OracleDateTypeInit.jar,$libpath/mysql-connector-java-5.1.39.jar,$libpath/aviator-4.2.8.jar \ --files $confFileName \ --conf spark.port.maxRetries=256 \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ --conf spark.rpc.netty.dispatcher.numThreads=10 \ --conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=2g -XX:MaxPermSize=2g -Xss4096k" \ # 新增动态资源分配配置 ↓↓↓ --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \ --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=$max_executors \ --conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s \ --conf spark.shuffle.service.enabled=true \ # 新增动态资源分配配置 ↑↑↑ --num-executors $max_executors \ --executor-cores $max_cores \ --executor-memory ${executor_memory}G \ --driver-memory 6G \ --class $fullclassname \ $jarname $startDate $endDate ``` 分步解释: 1. **启用动态分配核心参数** ```bash --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true ``` - 基础开关,必须设置为true才能启用动态资源分配 2. **Executor数量边界控制** ```bash --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=$max_executors ``` - `minExecutors=1`:保证至少保留1个executor防止任务中断 - `maxExecutors=$max_executors`:与原有`--num-executors`参数值保持一致,控制资源使用上限 3. **资源释放策略** ```bash --conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s ``` -executor空闲60秒后自动释放 - 可根据集群负载调整该值(生产环境通常设60-120s) 4. **Shuffle服务支持** ```bash --conf spark.shuffle.service.enabled=true ``` - 必需配置!确保释放executor时不会丢失shuffle数据 - 需确认YARN集群已部署`spark_shuffle`服务 注意事项: 1. 原有`--num-executors`参数会作为初始executor数量 2. 建议在YARN队列中设置`最大资源使用量 = maxExecutors * (executor-memory + overhead)` 3. 监控日志中应有`INFO scheduler.DynamicAllocationExecutorAllocator: Request to remove executorIds`这类资源释放记录 效果示例: 当任务出现阶段性负载波动时(如先做数据读取后进行计算): $$ \text{执行阶段} \rightarrow \text{自动扩容} \uparrow \rightarrow \text{空闲阶段} \rightarrow \text{自动缩容} \downarrow $$ 通过动态调整executor数量,可提升集群资源利用率约30%-50%(根据任务特性不同)
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