【Spark分布式内存计算框架——Spark Core】11. Spark 内核调度（下）

news2024/11/17 3:46:39

8.5 Spark 基本概念

Spark Application运行时，涵盖很多概念，主要如下表格：
在这里插入图片描述
官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/cluster-overview.html#glossary

  • Application：指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；
  • Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；
  • Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，Standalone模式下由Master负责，Yarn模式下ResourceManager负责;
  • Executor：是运行在工作节点Worker上的进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据，是执行分区计算任务的进程；
  • RDD：Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念；
  • DAG：Directed Acyclic Graph有向无环图，反映RDD之间的依赖关系和执行流程；
  • Job：作业，按照DAG执行就是一个作业，Job==DAG；
  • Stage：阶段，是作业的基本调度单位，同一个Stage中的Task可以并行执行，多个Task组成TaskSet任务集；
  • Task：任务，运行在Executor上的工作单元，1个Task计算1个分区，包括pipline上的一系列操作；

8.6 Spark 并行度

Spark作业中，各个stage的task数量，代表了Spark作业在各个阶段stage的并行度！

资源并行度与数据并行度
在Spark Application运行时，并行度可以从两个方面理解：
1）、资源的并行度：由节点数(executor)和cpu数(core)决定的
2）、数据的并行度：task的数据，partition大小

  • task又分为map时的task和reduce(shuffle)时的task；
  • task的数目和很多因素有关，资源的总core数，spark.default.parallelism参数，spark.sql.shuffle.partitions参数，读取数据源的类型,shuffle方法的第二个参数,repartition的数目等等。

如果Task的数量多，能用的资源也多，那么并行度自然就好。如果Task的数据少，资源很多，有一定的浪费，但是也还好。如果Task数目很多，但是资源少，那么会执行完一批，再执行下一批。所以官方给出的建议是，这个Task数目要是core总数的2-3倍为佳。如果core有多少Task就有多少，那么有些比较快的task执行完了，一些资源就会处于等待的状态。

设置Task数量
将Task数量设置成与Application总CPU Core 数量相同（理想情况，150个core，分配150 Task）官方推荐，Task数量，设置成Application总CPU Core数量的2~3倍（150个cpu core，设置task数量为300~500）与理想情况不同的是：有些Task会运行快一点，比如50s就完了，有些Task可能会慢一点，要一分半才运行完，所以如果你的Task数量，刚好设置的跟CPU Core数量相同，也可能会导致资源的浪费，比如150 Task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，就有10个CPU Core空闲出来了，导致浪费。如果设置2~3倍，那么一个Task运行完以后，另外一个Task马上补上来，尽量让CPU Core不要空闲。

设置Application的并行度
参数spark.defalut.parallelism默认是没有值的，如果设置了值，是在shuffle的过程才会起作用。
在这里插入图片描述
案例说明
当提交一个Spark Application时，设置资源信息如下，基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限：
在这里插入图片描述
Task没有设置或者设置的很少，比如为100个task ，平均分配一下，每个executor 分配到2个task，每个executor 剩下的一个cpu core 就浪费掉了！

虽然分配充足了，但是问题是：并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。合理的并行度的设置，应该要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源。可以调整Task数目，按照原则：Task数量，设置成Application总CPU Core数量的2~3倍
在这里插入图片描述
实际项目中，往往依据数据量（Task数目）配置资源。

附录：Maven 依赖

在Maven Project中创建Maven Model，依赖pom.xml添加如下依赖：

<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<repository>
<id>aliyun</id>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
</repository>
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>
<repository>
<id>jboss</id>
<url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
</repository>
</repositories>
<properties>
<scala.version>2.11.12</scala.version>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<spark.version>2.4.5</spark.version>
<hadoop.version>2.6.0-cdh5.16.2</hadoop.version>
<hbase.version>1.2.0-cdh5.16.2</hbase.version>
<mysql.version>8.0.19</mysql.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- 依赖Scala语言 -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<!-- Spark Core 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- Spark SQL 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- Hadoop Client 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<!-- HBase Client 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-hadoop2-compat</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<!-- MySQL Client 依赖 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.hankcs/hanlp -->
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>hanlp</artifactId>
<version>portable-1.7.7</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<outputDirectory>target/classes</outputDirectory>
<testOutputDirectory>target/test-classes</testOutputDirectory>
<resources>
<resource>
<directory>${project.basedir}/src/main/resources</directory>
</resource>
</resources>
<!-- Maven 编译的插件 -->
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>

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