如何管理 Spark 应用程序的资源？

1 Spark 应用程序的资源管理

Spark 平台的基本思想是：在应用程序中做出最佳的资源使用分配决策。Spark 资源管理器决定了多少资源用于 Job、DAGs、Task 等，以及合并不同的环境条件来最大化应用的效率，以达到最佳的资源使用效率。

2 Spark 平台资源管理的具体操作

2.1 Spark Job Scheduler

Spark Job 排程器会查看可用资源，根据设定好的约束条件，并根据 Job 的请求动态地重新计算资源分配，以及对大型数据操作动态重新调换资源量。此外，Spark Job 排程器还可以实现多种资源策略，例如「优先级低」、「公平调度方式」和「可用资源多少模式」。

在生产环境中，Spark Job Scheduler 可以帮助我们更好地管理资源，以达到更高的效率。

一、具体操作步骤：

首先，我们需要创建一个 Spark Job，定义好它的资源需求，以及它的优先级，这样就可以让 Spark Job Scheduler 根据这些信息来调度任务。
然后，我们需要指定可用的资源，并设置好约束条件，以便任务可以在可用资源的范围内进行调度。
接下来，我们需要设置调度策略，以便 Spark Job Scheduler 可以根据设定的策略来调度任务。
最后，我们需要启动 Spark Job Scheduler，它会根据前面设置的条件来调度任务，并动态地重新计算资源分配。

2.2 Spark DAGScheduler

DAGScheduler 用于管理一些运行JS的工作，其同时将JS的一些资源需求，按照一些最优化策略进行真正的资源调度分配，从而实现作业的优先级控制以及不断改善JS执行时资源消耗量，同时提高整个作业提交任务的效率。

一个典型的生产环境中Spark资源管理的实际例子：

1、首先，在生产环境中，需要确定Spark集群的规模和资源配置，以确保有足够的资源来支持Spark应用程序的运行。

2、其次，通过Spark DAGScheduler来管理Spark应用程序的资源分配，以确保应用程序的最优性能。可以使用Spark的调度策略，如FIFO，Fair Scheduling，Capacity Scheduling等，来优化资源的分配，以达到最佳的性能效果。

3、此外，在生产环境中，还可以通过调整Spark的运行参数，如executor的内存参数，以确保Spark应用程序的最佳性能。

4、最后，可以通过监控工具，如Ganglia，来监控Spark集群的运行状态，以便及时发现问题，并及时采取措施解决。

通过以上步骤，可以确保Spark在生产环境中的最佳性能，从而提高整个应用程序的运行效率。

2.3 Spark Task Scheduler

在生产环境中，Spark Task Scheduler 通常会根据作业的要求和资源的可用性来调度 Task 并分配资源。具体的操作步骤如下：

首先，确定作业的要求，包括作业的目标性能，资源利用效率，机器间的平衡性等；
根据作业的要求，确定 Task 调度策略，是使用固定的资源分配，还是使用按比例的资源分配；
根据调度策略，确定每个 Task 的资源分配，例如每个 Task 被分配 4 个 CPU 和 4G 内存，或者每个 Task 被分配从资源池子里消耗总共 30% 的 CPU 及内存；
根据资源分配，调度 Task 并分配资源；
对于每个 Task，检查 Task 的运行状态，确保 Task 的正常运行；
定期监控 Task 运行的情况，及时发现问题并解决问题。

Spark Task Scheduler 会根据作业的要求调度 Task 并分配资源，通常情况下这种调度方案需要考虑的因素有「目标性能」、「资源利用效率」、「机器间平衡性」等。比如对于一个普通的 Spark 作业，可以使用两种基本的调度策略：固定的资源分配，例如每个给定的 task 被分配总共 4 个 CPU 及 4G 内存；或者分配按比例的资源，比如每个 task 被分配从资源池子里消耗总共 30% 的 CPU 及内存。

在生产环境中，Spark Task Scheduler 通常会根据作业的要求和资源的可用性来调度 Task 并分配资源。具体的操作步骤如下：

首先，确定作业的要求，包括作业的目标性能，资源利用效率，机器间的平衡性等；
根据作业的要求，确定 Task 调度策略，是使用固定的资源分配，还是使用按比例的资源分配；
根据调度策略，确定每个 Task 的资源分配，例如每个 Task 被分配 4 个 CPU 和 4G 内存，或者每个 Task 被分配从资源池子里消耗总共 30% 的 CPU 及内存；
根据资源分配，调度 Task 并分配资源；
对于每个 Task，检查 Task 的运行状态，确保 Task 的正常运行；
定期监控 Task 运行的情况，及时发现问题并解决问题。

3 实际操作示例

针对上述概念，下面是一个具体的实际操作示例：我们可以在 spark-submit 提交任务脚本中设置任务 demand （任务需求）参数，指定一个需要使用的工作节点，一个内存比率，一个CPU比率，如下所示：

–executor-memory 5G –num-executors 5 -total-executor-cores 5 –executor-cores 5 –node-demand worst-fit –executor-place 4 –memory-rate 0.6 –cpu-rate 0.7

其中，–executor-memory 是指设置每个 execu tor 可使用的最大内存（5GB）；–num-executors 是指设置作业可以使用的最大的 executor 数量（5 个）；—total-executors-cores 是指最多可以使用的核数（一个 executor 最多5个）；–executors-cores 是指设置每个 executor 的 CPU 核数（5核）；–demand 是指版本选择策略；–executor-place 指定每个 executor 执行任务的位置；–memory-rate 是指分配给 executor 的内存比率