Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
# Spark 动态资源管理（Dynamic Resource Allocation）
在分布式计算的大背景下，Apache Spark 提供了一种强大的模型来处理大规模的数据分析和计算任务。然而，在实际使用过程中，资源的管理和调配常常成为瓶颈。为了优化资源的利用率，Apache Spark 引入了动态资源分配的概念。本文将介绍动态资源分配的原理及其实现方式，并提供代码示例以帮助理解。
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Spark提供了一种机制，使它可以根据工作负载动态调整应用程序占用的资源。这意味着，如果不再使用资源，应用程序可能会将资源返回给集群，并在稍后需要时再次请求资源。如果多个应用程序共享Spark集群中的资源，该特性尤其有用。默认情况下禁用此功能，并在所有粗粒度集群管理器上可用，即 standalone mode, YARN mode, 和 Mesos coar
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2023-11-11 01:33:07
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# Spark动态资源管理
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，可以对大规模数据进行分布式处理和分析。在Spark中，资源管理是一个关键的问题，因为资源的分配和利用对作业的性能和效率有着重要影响。在Spark中，动态资源管理是一种优化策略，能够根据任务需求自动调整资源的分配。
本文将介绍Spark动态资源管理的原理和使
原创
2023-08-16 16:37:12
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Spark Streaming揭秘 Day17资源动态分配今天，让我们研究一下一个在Spark中非常重要的特性：资源动态分配。 为什么要动态分配？于Spark不断运行，对资源也有不小的消耗，在默认情况下，Spark采用的是粗粒度分配，那么低峰值时会产生大量的资源浪费。 比较有意思的是，在Spark Core和Spark Streaming中对于动态资源管理，采用了两种不同的思路。Spark cor
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2023-11-16 10:53:36
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文章目录一、问题描述二、动态资源相关原理初试executor数量executor数量的变动1、Executor Add2、Executor Remove三、问题定位Spark Task的本地化调度本地化调度级别没有及时推进导致的问题四、解决方案1、问题一2、问题二3、总结 一、问题描述最近开启动态资源后，有用户反馈他的任务运行很慢，去Spark HistoryServer页面看了下，发现只剩下一
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2023-12-24 08:19:57
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这里重点还是总结一下Standalone模式和yarn模式的资源调度和任务调度资源调度：资源调度是指我们在集群中寻找运行节点的过程，一个每个worker需要使用心跳机制向master汇报自己的状态，master了解情况后，当有个应用提交时，就会使用某个算法来根据资源分配哪些节点来做这个应用。任务调度：当资源调度之后，我们的Driver会将一个应用分开，比如之前说过的RDD，当一个job过来了，会根
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2023-08-04 20:11:58
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spark的动态资源配置对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行 的服务（比如Thrift Server），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减 Executor个数，从而实现动态分配
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2023-08-10 17:27:36
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文章目录1 Overview2 Spark on Kubernetes 的发展3 Dynamic Resource Allocation 动态资源申请4 External Shuffle Service5 Spark on Kubernetes 的动态资源申请6 Summary 1 Overview本文主要讲述了 Spark on Kubernetes 的发展过程和 Dynamic Resour
在大数据处理领域，Apache Spark 的动态资源调整是一个关键特性。它允许集群管理者根据任务负载的变化动态地调整资源分配，从而提高作业的吞吐量和响应速度。然而，在实际应用中，动态资源调整可能会遇到许多挑战，如作业失败、资源分配不合理和性能瓶颈等。为了有效解决这些问题，我将介绍一套完整的处理流程，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案和最佳实践。
## 备份策略
备份策略的
背景一般在使用Spark的的时候通过 spark-submit.sh 配置 num-executors 显示的指定executor的个数。然后AppMaster会向资源调度框架如yarn申请资源，每个executor在yarn中以Container的形式存在。无论executor是否执行任务，都会占用相应的资源，直到应用结束后释放。很显然要是有一种方式，可以动态的申请executor，不用的时候释
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2023-09-26 11:55:33
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一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
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2023-11-17 21:50:03
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但凡是资源调优，就是通过软件/程序的环境参数的配置调整，来达到程序运行的相对比较高效率的目的。 比如在spark中配置spark.executor.nums/spark.executor.memory/spark.driver.memory等等。 在开发完
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2023-12-22 20:08:34
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资源调度：（1）executor默认在集群中分散启动，可通过参数配置集中在某个work启动，不过分散启动有利于数据本地化。（2）如果spark-submit提交任务时，如果不指定--executor-cores，则spark会在每个work中启动一个executor并消耗掉work中的所有core和1G的内存。（3）如果只设置--executor-cores而不设置--total-executor
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2023-06-29 15:51:43
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首先性能调优第一条，就是增加和分配更多的资源； 如果资源分配达到能力范围顶端以后，开始考虑具体性能调优1、分配哪些资源？ excutor,cpu per excutor(每个excutor所用使用cpu） ,memory per excutor(每个excutor所能使用内存） ,driver memory2、在哪里分配这些资源？ 生产环境时，提交spark作业时，用spark-submit sh
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2023-12-01 12:26:46
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本次总结见目录stage切割规则1:每一个stage的并行度由task个数决定，task由partition个数决定，partitio由数据大小决定，或者说，stage并行度由最后一个RDD的partiton决定2：每个task的处理逻辑就是每条线贯穿的Stage的所有的partition的处理逻辑，以递归函数的展开式整合起来的见图Spark任务调度流程代码：
1）var conf = new S
1. 应用程序之间在Standalone模式下，Master提供里资源管理调度功能。在调度过程中，Master先启动等待列表中应用程序的Driver，这个Driver尽可能分散在集群的Worker节点上，然后根据集群的内存和CPU使用情况，对等待运行的应用程序进行资源分配。默认分配规则是有条件的FIFO，先分配的应用程序会尽可能多的获取满足条件的资源，后分配的应用程序只能在剩余资源中再次筛选。如果
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2023-08-22 21:48:08
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本篇主要内容包括spark 计算引擎与调度管理的实现方式，Spark 计算引擎原理Spark 调度管理原理Spark 存储管理原理Spark 监控管理一 ：Spark 计算引擎原理通过RDD创建DAG通过DAG生成逻辑计划划分Stage，生成Task调度并执行Task分布式执行Task 通过上面图可以很清楚的看到从Job的action到中间调度在到最后的具体执行的过程，下面针对该图做一
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2023-10-07 18:36:44
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在spark的资源调度中1、集群启动worker向master汇报资源情况2、Client向集群提交app，向master注册一个driver（需要多少core、memery）,启动一个driver3、Driver将当前app注册给master，（当前app需要多少资源），并请求启动对应的Executor4、driver分发任务给Executor的Thread Pool。根据Spark源码可以知道
Spark中，所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在Spark On Yarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory和–executor-cores分别用来指定每个executor所使用的内存和虚拟CPU核数。 其实从Spark1.2之后，对于On Yar
