YARN 上的 Spark 使用的 vcore 太少

Posted 2023-02-14

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【中文标题】YARN 上的 Spark 使用的 vcore 太少【英文标题】：Spark on YARN too less vcores used 【发布时间】：2016-11-17 01:30:31 【问题描述】：

我在具有以下设置的 YARN 集群 (HDP 2.4) 中使用 Spark：

1 个主节点 64 GB RAM（50 GB 可用） 24 核（19 核可用） 5 个从属节点每个 64 GB RAM（50 GB 可用）每个24核（19核可用）纱线设置所有容器（一台主机）的内存：50 GB 最小容器大小 = 2 GB 最大容器大小 = 50 GB vcores = 19 最少 #vcores/container = 1 最大#vcores/container = 19

当我使用命令spark-submit --num-executors 30 --executor-cores 3 --executor-memory 7g --driver-cores 1 --driver-memory 1800m ... YARN 运行我的 spark 应用程序时，YARN 会创建 31 个容器（每个执行器进程一个 + 一个驱动程序进程），并具有以下设置：

正确：具有 1 个核心和 ~1800 MB RAM 的主容器正确：30 个从属容器，每个容器约 7 GB 内存 但不正确：根据 YARN ResourceManager UI，每个从属容器仅使用 1 个核心 而不是 3 个运行（它仅显示 95 个中的 31 个在使用中，而不是 91 = 30 * 3 + 1)，见下方截图

我的问题在这里：为什么spark-submit参数--executor-cores 3没有效果？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

好的，似乎与此处讨论的问题相同：yarn is not honouring yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 该解决方案也对我有用。

【讨论】：

【参考方案2】：

使用 Ambari 时：

从右上角选择 YARN 队列管理器调度器部分将“计算器”下拉菜单更改为 =“主要资源”

【讨论】：

【参考方案3】：

用户界面可能具有误导性。当在 YARN 中禁用 vcore 强制时，它只会假设每个容器一个核心，而事实上，如果您查看物理机的实际 CPU 使用率，它可能正在使用所有核心。还要检查 SparkUI 上的核心使用情况，这通常可以更好地了解实际 CPU 使用情况。

【讨论】：