深入探討spark.executor.instances參數

一、什麼是spark.executor.instances參數

在使用Apache Spark時，一個最重要的參數是spark.executor.instances，它用於設置集群中啟動executor節點的數量。

默認情況下，Spark使用dynamic allocation（動態分配）模式。在該模式下，Spark將根據需要在集群中啟動和關閉executor節點。這個模式需要設置一個參數spark.dynamicAllocation.enable。如果該參數設置為true，那麼其他參數將自動調整，包括spark.executor.instances。

如果需要手動管理executor節點，則需要將spark.dynamicAllocation.enable設置為false，並手動設置executor節點數量，即spark.executor.instances。

二、設置executor節點數量

在Spark-submit命令中，可以使用–num-executors或–executor-instances選項來設置executor節點的數量。這兩個選項的作用是一樣的，區別在於單位不同。–num-executors是設置executor節點的數目，–executor-instances是設置executor節點的實例數。

在代碼中，可以通過SparkConf類的set()函數來設置spark.executor.instances參數。具體示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession

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

以上代碼使用pyspark創建一個SparkSession，並將spark.executor.instances設置為4，表示需要啟動4個executor節點。

三、設置executor的內存和核數

除了executor節點的數量之外，還可以通過一些參數來設置executor的內存和核數。

可以使用spark.executor.memory參數來設置每個executor的內存。可以寫成固定的值（例如4g）或百分比（例如80%）的形式。

可以使用spark.executor.cores參數設置每個executor可使用的核數。這個參數的默認值為1，如果實際 Kafka offset checkpoint 插入運算慢，可以考慮適當提高 executor 的核數。

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()

以上代碼將spark.executor.memory設置為4g，spark.executor.cores設置為2。這意味著每個executor都可以使用2個核，並獲得4g的內存。

四、動態分配模式設置

對於動態分配模式，可以使用以下參數來改變executor節點的數量和內存。

可以使用spark.dynamicAllocation.minExecutors參數來設置動態分配模式的最小executor節點數量。

可以使用spark.dynamicAllocation.maxExecutors參數來設置動態分配模式的最大executor節點數量。

可以使用spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout參數設置executor節點空閑超時時間。如果executor節點在超時時間內沒有接收到任務，則會被釋放。

這些參數的默認值都很合理，如果沒有特殊需求，可以使用默認值。

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()

以上代碼啟動了動態分配模式，並將executor節點的內存設置為4g。還將最小executor節點數量設置為2，最大executor節點數量設置為10，executor節點空閑超時時間設置為30秒。

五、結論

spark.executor.instances是設置Spark集群中啟動executor節點數量的重要參數。除了設置executor節點的數量之外，還可以通過設置executor的內存和核數來對其進行優化。在動態分配模式下，還可以通過其他參數來改變executor節點的數量和內存。

通過對spark.executor.instances的詳細闡述，開發者可以更好地理解和掌握Spark的節點並行度優化技巧。