MapReduce服务 MRS-Yarn模式下动态资源调度:操作步骤
时间：2025-02-12 14:58:43
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操作步骤
- 需要先配置External shuffle service，具体请参考使用External Shuffle Service提升性能。
- 在“spark-defaults.conf”配置文件中必须添加配置项“spark.dynamicAllocation.enabled”，并将该参数的值设置为“true”，表示开启动态资源调度功能。默认情况下关闭此功能。
- 下面是一些可选配置，如表1所示。
表1 动态资源调度参数 配置项
说明
默认值
spark.dynamicAllocation.minExecutors
最小Executor个数。
0
spark.dynamicAllocation.initialExecutors
初始Executor个数。
spark.dynamicAllocation.minExecutors
spark.dynamicAllocation.maxExecutors
最大executor个数。
Integer.MAX_VALUE
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout
调度第一次超时时间。
1(s)
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout
调度第二次及之后超时时间。
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout
普通Executor空闲超时时间。
60(s)
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout
含有cached blocks的Executor空闲超时时间。
Integer.MAX_VALUE
- 使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。如果没有使用External Shuffle Service，Executor被杀时会丢失shuffle文件。
- 如果通过spark.executor.instances或者--num-executors指定了Executor的个数，即使配置了动态资源调度功能，动态资源调度功能也不会生效。
- 当前动态资源分配功能开启后，不能完全避免task被分配到即将要移除的executor，但是一般情况下只会导致该task失败，只有同一个task失败4次（可通过spark.task.maxFailures配置）才会导致job失败，所以正常情况下基本不会因为task被分配到即将要移除的executor导致job失败，并且可以通过调大spark.task.maxFailures来减小问题发生的概率。
support.huaweicloud.com/devg-mrs/mrs_06_0226.html
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