深入探讨spark.executor.instances参数

小蓝 • 2024-12-16 13:38 • 编程

一、什么是spark.executor.instances参数

在使用Apache Spark时，一个最重要的参数是spark.executor.instances，它用于设置集群中启动executor节点的数量。

默认情况下，Spark使用dynamic allocation（动态分配）模式。在该模式下，Spark将根据需要在集群中启动和关闭executor节点。这个模式需要设置一个参数spark.dynamicAllocation.enable。如果该参数设置为true，那么其他参数将自动调整，包括spark.executor.instances。

如果需要手动管理executor节点，则需要将spark.dynamicAllocation.enable设置为false，并手动设置executor节点数量，即spark.executor.instances。

二、设置executor节点数量

在Spark-submit命令中，可以使用–num-executors或–executor-instances选项来设置executor节点的数量。这两个选项的作用是一样的，区别在于单位不同。–num-executors是设置executor节点的数目，–executor-instances是设置executor节点的实例数。

在代码中，可以通过SparkConf类的set()函数来设置spark.executor.instances参数。具体示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("spark-executor-instances") \
    .config("spark.executor.instances", "4") \
    .getOrCreate()

以上代码使用pyspark创建一个SparkSession，并将spark.executor.instances设置为4，表示需要启动4个executor节点。

三、设置executor的内存和核数

除了executor节点的数量之外，还可以通过一些参数来设置executor的内存和核数。

可以使用spark.executor.memory参数来设置每个executor的内存。可以写成固定的值（例如4g）或百分比（例如80%）的形式。

可以使用spark.executor.cores参数设置每个executor可使用的核数。这个参数的默认值为1，如果实际 Kafka offset checkpoint 插入运算慢，可以考虑适当提高 executor 的核数。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("spark-executor-instances") \
    .config("spark.executor.instances", "4") \
    .config("spark.executor.memory", "4g") \
    .config("spark.executor.cores", "2") \
    .getOrCreate()

以上代码将spark.executor.memory设置为4g，spark.executor.cores设置为2。这意味着每个executor都可以使用2个核，并获得4g的内存。

四、动态分配模式设置

对于动态分配模式，可以使用以下参数来改变executor节点的数量和内存。

可以使用spark.dynamicAllocation.minExecutors参数来设置动态分配模式的最小executor节点数量。

可以使用spark.dynamicAllocation.maxExecutors参数来设置动态分配模式的最大executor节点数量。

可以使用spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout参数设置executor节点空闲超时时间。如果executor节点在超时时间内没有接收到任务，则会被释放。

这些参数的默认值都很合理，如果没有特殊需求，可以使用默认值。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("spark-executor-instances") \
    .config("spark.dynamicAllocation.enable", "true") \
    .config("spark.executor.memory", "4g") \
    .config("spark.executor.cores", "2") \
    .config("spark.dynamicAllocation.minExecutors", "2") \
    .config("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10") \
    .config("spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout", "30s") \
    .getOrCreate()

以上代码启动了动态分配模式，并将executor节点的内存设置为4g。还将最小executor节点数量设置为2，最大executor节点数量设置为10，executor节点空闲超时时间设置为30秒。

五、结论

spark.executor.instances是设置Spark集群中启动executor节点数量的重要参数。除了设置executor节点的数量之外，还可以通过设置executor的内存和核数来对其进行优化。在动态分配模式下，还可以通过其他参数来改变executor节点的数量和内存。

通过对spark.executor.instances的详细阐述，开发者可以更好地理解和掌握Spark的节点并行度优化技巧。

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