spark动态资源调整参数

原创

mob649e816880fe 2023-10-19 05:34:53 ©著作权

文章标签 spark 数据处理 python 文章分类 Spark 大数据

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e816880fe的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Spark动态资源调整参数实现步骤

一、流程图

graph TD
A(开始) --> B(设置Spark属性)
B --> C(创建Spark会话)
C --> D(加载数据)
D --> E(定义数据处理逻辑)
E --> F(设置动态资源调整参数)
F --> G(执行数据处理)
G --> H(结束)

二、具体步骤及代码实现

1. 设置Spark属性

首先需要设置Spark的相关属性，包括资源分配、任务调度等。可以通过如下代码进行设置：

from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

conf = SparkConf()
conf.set("spark.executor.memory", "4g")  # 设置每个executor的内存限制为4g
conf.set("spark.executor.cores", "2")  # 设置每个executor的核心数为2
conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true")  # 开启动态资源调整

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

2. 创建Spark会话

通过设置好的Spark配置，创建Spark会话：

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

3. 加载数据

根据具体需求，加载需要处理的数据。可以使用Spark SQL或者Spark DataFrame的API进行数据的加载和转换。

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

4. 定义数据处理逻辑

根据具体需求，定义数据处理逻辑。可以使用Spark SQL进行数据查询、转换、过滤等操作。

df_filtered = df.filter(df["age"] > 30)
df_transformed = df_filtered.select("name", "age", "gender")

5. 设置动态资源调整参数

在Spark任务执行之前，需要设置动态资源调整相关的参数。可以通过如下代码进行设置：

spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout", "30s")  # executor空闲超时时间为30秒
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.minExecutors", "2")  # 最小executor数为2
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10")  # 最大executor数为10

6. 执行数据处理

执行定义好的数据处理逻辑，触发Spark任务的执行。

result = df_transformed.collect()

7. 结束

任务执行完毕后，可以进行后续的数据分析、可视化等操作。

三、代码解释

第一步中的代码用于设置Spark的相关属性，通过SparkConf对象设置相关属性，其中：
- spark.executor.memory：设置每个executor的内存限制为4g；
- spark.executor.cores：设置每个executor的核心数为2；
- spark.dynamicAllocation.enabled：开启动态资源调整。
最后通过SparkSession的builder方法，传入设置好的conf对象，创建Spark会话。
第三步中的代码用于加载需要处理的数据，通过spark.read.csv方法读取CSV格式的数据文件，其中：
- "data.csv"：需要加载的数据文件路径；
- header=True：指定数据文件中含有表头；
- inferSchema=True：自动推断数据的类型。
第四步中的代码用于定义数据处理逻辑，通过filter方法过滤出年龄大于30岁的数据，再通过select方法选择需要的列。
第五步中的代码用于设置动态资源调整参数，通过spark.conf.set方法进行设置，其中：
- spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout：executor空闲超时时间为30秒；
- spark.dynamicAllocation.minExecutors：最小executor数为2；
- spark.dynamicAllocation.maxExecutors：最大executor数为10。
第六步中的代码用于执行数据处理逻辑，通过collect方法将处理结果返回到Driver端。