【Spark篇】---Spark中资源和任务调度源码分析与资源配置参数应用

2018-09-13 14:14:00 浏览数 (1)

一、前述

Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述，更多的偏于应用。

二、具体细节

1、Spark-Submit提交参数

Options:

  • --master

 MASTER_URL, 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn-client, local

  • --deploy-mode

DEPLOY_MODE, Driver程序运行的地方，client或者cluster,默认是client。

  • --class

CLASS_NAME, 主类名称，含包名

  • --jars

  逗号分隔的本地JARS, Driver和executor依赖的第三方jar包（Driver是把算子中的逻辑发送到executor中去执行，所以如果逻辑需要依赖第三方jar包 比如oreacl的包时 这里用--jars添加）

  • --files

用逗号隔开的文件列表,会放置在每个executor工作目录中

  • --conf

spark的配置属性

  • --driver-memory

Driver程序使用内存大小（例如：1000M，5G），默认1024M

  • --executor-memory

每个executor内存大小（如：1000M，2G），默认1G

Spark standalone with cluster deploy mode only:

  • --driver-cores

Driver程序的使用core个数（默认为1），仅限于Spark standalone模式

Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only:

  • --supervise

失败后是否重启Driver，仅限于Spark  alone或者Mesos模式

Spark standalone and Mesos only:

  • --total-executor-cores

executor使用的总核数，仅限于SparkStandalone、Spark on Mesos模式

Spark standalone and YARN only:

  • --executor-cores

每个executor使用的core数，Spark on Yarn默认为1，standalone默认为worker上所有可用的core。

YARN-only:

  • --driver-cores

driver使用的core,仅在cluster模式下，默认为1。

  • --queue

QUEUE_NAME  指定资源队列的名称,默认：default

  • --num-executors

一共启动的executor数量，默认是2个。

2、资源调度源码分析

  • 资源请求简单图
  • 资源调度Master路径：

路径：spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/deploy/Master/Master.scala

  • 提交应用程序，submit的路径：

         路径:spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/ deploy/SparkSubmit.scala

  • 总结：
  1. Executor在集群中分散启动，有利于task计算的数据本地化。
  2. 默认情况下（提交任务的时候没有设置--executor-cores选项），每一个Worker为当前的Application启动一个Executor,这个Executor会使用这个Worker的所有的cores和1G内存。
  3. 如果想在Worker上启动多个Executor，提交Application的时候要加--executor-cores这个选项。
  4. 默认情况下没有设置--total-executor-cores,一个Application会使用Spark集群中所有的cores。设置多少个用多少。
  • 结论演示

        集群中总资源如下：

              使用Spark-submit提交任务演示。也可以使用spark-shell

           2.1、默认情况每个worker为当前的Application启动一个Executor，这个Executor使用集群中所有的cores和1G内存。

           ./spark-submit --master spark://node01:7077  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000

         2.2、在workr上启动多个Executor,设置--executor-cores参数指定每个executor使用的core数量。

       ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10

           2.3、内存不足的情况下启动core的情况。Spark启动是不仅看core配置参数，也要看配置的core的内存是否够用。

          ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 3g --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000

            可见并没有启动起来，因为内存不够。。。

            ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2g --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000

           2.4、--total-executor-cores集群中共使用多少cores

  注意：一个进程不能让集群多个节点共同启动。

          ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2g --total-executor-cores 3 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000

         ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 1g --total-executor-cores 3 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 200

          ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2g --total-executor-cores 3 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 200

         注意：生产环境中一定要加上资源的配置  因为Spark是粗粒度调度资源框架，不指定的话，默认会消耗所有的cores！！！！

3 、任务调度源码分析

  • Action算子开始分析

   任务调度可以从一个Action类算子开始。因为Action类算子会触发一个job的执行。

  • 划分stage,以taskSet形式提交任务

                DAGScheduler 类中getMessingParentStages()方法是切割job划分stage。可以结合以下这张图来分析：

spark yarn jar scala apache

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