apache-spark - 同时多个 Spark 应用程序，同一个 Jarfile... 作业处于等待状态

Question

Spark/Scala 菜鸟在这里。

我在集群环境中运行 spark。我有两个非常相似的应用程序(每个应用程序都有独特的 spark 配置和上下文)。当我尝试将它们都踢掉时，第一个似乎会获取所有资源，而第二个将等待获取资源。我在提交时设置资源，但这似乎无关紧要。每个节点都有 24 个内核和 45 GB 内存可供使用。这是我用来提交我想并行运行的两个命令。

./bin/spark-submit --master spark://MASTER:6066 --class MainAggregator --conf spark.driver.memory=10g --conf spark.executor.memory=10g --executor-cores 3 --num-executors 5 sparkapp_2.11-0.1.jar -new

./bin/spark-submit --master spark://MASTER:6066 --class BackAggregator --conf spark.driver.memory=5g --conf spark.executor.memory=5g --executor-cores 3 --num-executors 5 sparkapp_2.11-0.1.jar 01/22/2020 01/23/2020

另外我应该注意到，第二个应用程序确实启动了，但在主监控网页中，我将其视为“等待”，并且在第一个应用程序完成之前它将有 0 个内核。这些应用程序确实从相同的表中提取，但它们提取的数据块会有很大不同，因此如果这有所不同，RDD/Dataframes 是唯一的。

为了同时运行这些，我缺少什么？

Answer 1

second App does kick off but in the master monitoring webpage I see it as "Waiting" and it will have 0 cores until the first is done.

前段时间我遇到了同样的事情。这里有两件事..

可能是这些原因。

1) 你没有适当的基础设施。

2)您可能已经使用了容量调度程序，它没有抢占机制来容纳新作业，直到它。

如果它是 #1，那么你必须增加更多的节点，使用你的 spark-submit 分配更多的资源。 .

如果是 #2 那么你可以采用 hadoop fair schedular，在那里你可以维护 2 个池 see spark documentation on this优点是您可以运行并行作业 Fair 将通过抢占一些资源并分配给另一个并行运行的作业来处理。

mainpool对于第一个 Spark 作业..

backlogpool运行你的第二个 Spark 作业。

要实现这一点，你需要有一个像这样的 xml 和池配置
示例池配置:

<pool name="default">
    <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
    <weight>3</weight>
    <minShare>3</minShare>
</pool>
<pool name="mainpool">
    <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
    <weight>3</weight>
    <minShare>3</minShare>
</pool>
<pool name="backlogpool">
    <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
    <weight>3</weight>
    <minShare>3</minShare>
</pool>

除此之外，您还需要做一些更小的更改……在驱动程序代码中，例如应该执行哪个池第一个作业以及应该执行哪个池第二个作业。

工作原理:



详情请看我的文章。。

hadoop-yarn-fair-schedular-advantages-explained-part1

hadoop-yarn-fair-schedular-advantages-explained-part2

尝试这些想法来克服等待。希望这可以帮助..