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「Spark从精通到重新入门(二)」Spark中不可不知的动态资源分配

日期:2021-12-15点击:186

前言

资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。


上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性,它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑,选择更好的执行策略,从而达到提升性能的目的。本篇我们将从整个 Spark 集群资源的角度讨论一个常见痛点:资源不足。

在 Spark 集群中的一个常见场景是,随着业务的不断发展,需要运行的 Spark 应用数和数据量越来越大,靠资源堆砌的优化方式也越来越显得捉襟见肘。当一个长期运行的 Spark 应用,若分配给它多个 Executor,可是却没有任何 task 分配到这些 Executor 上,而此时有其他的 Spark 应用却资源紧张,这就造成了资源浪费和调度不合理。

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要是每个 Spark 应用的 Executor 数也能动态调整那就太好了。

动态资源分配(Dynamic Resource Allocation)就是为了解决这种场景而产生。Spark 2.4 版本中 on Kubernetes 的动态资源并不完善,在 Spark 3.0 版本完善了 Spark on Kubernetes 的功能,其中就包括更灵敏的动态分配。我们 Erda 的 FDP 平台(Fast Data Platform)从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0,也尝试了动态资源分配的相关优化。本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。

原理

一个 Spark 应用中如果有些 Stage 稍微数据倾斜,那就有大量的 Executor 是空闲状态,造成集群资源的极大浪费。通过动态资源分配策略,已经空闲的 Executor 如果超过了一定时间,就会被集群回收,并在之后的 Stage 需要时可再次请求 Executor。

如下图所示,固定 Executor 个数情况,Job1 End 和 Job2 Start 之间,Executor 处于空闲状态,此时就造成集群资源的浪费。

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开启动态资源分配后,在 Job1 结束后,Executor1 空闲一段时间便被回收;在 Job2 需要资源时再申Executor2,实现集群资源的动态管理。

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动态分配的原理很容易理解:“按需使用”。当然,一些细节还是需要考虑到:

  • 何时新增/移除 Executor
  • Executor 数量的动态调整范围
  • Executor 的增减频率
  • Spark on Kubernetes 场景下,Executor 的 Pod 销毁后,它存储的中间计算数据如何访问

这些注意点在下面的参数列表中都有相应的说明。

参数一览

spark.dynamicAllocation.enabled=true #总开关,是否开启动态资源配置,根据工作负载来衡量是否应该增加或减少executor,默认false spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=true #spark3新增,之前没有官方支持的on k8s的Dynamic Resouce Allocation。启用shuffle文件跟踪,此配置不会回收保存了shuffle数据的executor spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.timeout #启用shuffleTracking时控制保存shuffle数据的executor超时时间,默认使用GC垃圾回收控制释放。如果有时候GC不及时,配置此参数后,即使executor上存在shuffle数据,也会被回收。暂未配置 spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 #动态分配最小executor个数,在启动时就申请好的,默认0 spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10 #动态分配最大executor个数,默认infinity spark.dynamicAllocation.initialExecutors=2 #动态分配初始executor个数默认值=spark.dynamicAllocation.minExecutors spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s #当某个executor空闲超过这个设定值,就会被kill,默认60s spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout=240s #当某个缓存数据的executor空闲时间超过这个设定值,就会被kill,默认infinity spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout=3s #任务队列非空,资源不够,申请executor的时间间隔,默认1s(第一次申请) spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout #同schedulerBacklogTimeout,是申请了新executor之后继续申请的间隔,默认=schedulerBacklogTimeout(第二次及之后) spark.specution=true #开启推测执行,对长尾task,会在其他executor上启动相同task,先运行结束的作为结果 

实战演示

无图无真相,下面我们将动态资源分配进行简单演示。

1.配置参数

动态资源分配相关参数配置如下图所示:

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如下图所示,Spark 应用启动时的 Executor 个数为 2。因为配置了

spark.dynamicAllocation.initialExecutors=2 

<center>![5.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/d8b8fffe6179483b8fe0ae153fb88d68.png)</center>

运行一段时间后效果如下,executorNum 会递增,因为空闲的 Executor 被不断回收,新的 Executor 不断申请。

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2. 验证快慢 SQL 执行

使用 SparkThrfitServer 会遇到的问题是一个数据量很大的 SQL 把所有的资源全占了,导致后面的 SQL 都等待,即使后面的 SQL 只需要几秒就能完成。我们开启动态分配策略,再来看 SQL 执行顺序。

先提交慢 SQL:

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再提交快 SQL:

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如下图所示,开启动态资源分配后,因为 SparkThrfitServer 可以申请新的 Executor,后面的 SQL 无需等待便可执行。Job7(慢 SQL)还在运行中,后提交的 Job8(快 SQL)已完成。这在一定程度上缓解了资源分配不合理的情况。

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3. 详情查看

我们在 SparkWebUI 上可以看到动态分配的整个流程。

登陆 SparkWebUI 页面,Jobs -> Event Timeline,可以看到 Driver 对整个应用的 Executor 调度。如下图所示,显示了每个 Executor 的创建和回收。

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同时也能看到此 Executor 的具体创建和回收时间。

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在 Executors 标签页,我们可以看到所有历史 Executor 的当前状态。如下图所示,之前的 Executor 都已被回收,只有 Executor-31 状态为 Active。

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总结

动态资源分配策略在空闲时释放 Executor,繁忙时申请 Executor,虽然逻辑比较简单,但是和任务调度密切相关。它可以防止小数据申请大资源,Executor 空转的情况。在集群资源紧张,有多个 Spark 应用的场景下,可以开启动态分配达到资源按需使用的效果。

以上是我们在 Spark 相关优化的一点经验,希望能够对大家有所帮助😄。

注:文中部分图片源自于网络,侵删。

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原文链接:https://my.oschina.net/erdateam/blog/5369860
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