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Spark 如何处理集群环境中资源的动态分配？

提问者：帅平问题分类：面试刷题

Spark面试题

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

1 个回答

ε小仙女з

在 Spark 中，资源动态分配是指 Spark 应用程序能够根据当前任务的需求自动分配更多或释放不必要的资源，从而优化集群的利用率。资源动态分配可通过 Spark 配置中的以下参数进行配置：

spark.dynamicAllocation.enabled：设置为 true，启用资源动态分配。
spark.shuffle.service.enabled：设置为 true，启用外部 shuffle 服务，提高 shuffle 性能并释放 executor 的内存，以便更好地执行任务。
spark.dynamicAllocation.minExecutors：指定动态分配资源的最小 executor 数量。
spark.dynamicAllocation.maxExecutors：指定动态分配资源的最大 executor 数量。
spark.dynamicAllocation.initialExecutors：指定启动应用程序时要启动的 executor 数量。
根据任务需求自动分配或释放资源，Spark 使用以下两种策略：
基于 Executor 的策略：Spark 根据当前任务的需求，自动增加或减少 executor 的数量，以便更好地利用集群的资源。如果 executor 数量不足以处理所有任务，则 Spark 会自动增加 executor 数量；如果有多余的 executor，则 Spark 会自动释放这些 executor。
基于内存的策略：Spark 根据当前任务的需求，自动调整 executor 的内存分配。如果一个任务需要更多内存，则 Spark 会自动降低每个 executor 的内存分配；如果有多余的内存，则 Spark 会自动增加每个 executor 的内存分配。

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

伤疤

在启用资源动态分配时，Spark 还提供了一些额外的配置选项，例如：

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout：指定 executor 闲置多长时间后自动释放。
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout：指定缓存的 executor 闲置多长时间后自动释放。
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout：指定 scheduler backlog 处于持续状态的时间长度，超过该时间后 Spark 会增加 executor 的数量。
根据应用程序的需求，可以根据具体情况调整这些配置选项，以达到最佳性能和资源利用率。

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

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