控制在mesos上运行的spark驱动程序的数量

6yt4nkrj 于 2021-06-26 发布在 Mesos

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我们在aws中有一个包含6个ec2节点的集群（16个cpu，每个节点64 gb—1个节点运行mesos master，5个节点运行mesos slave）。mesos调度器正在主节点上运行。我们专门使用这个集群来运行spark作业。我们的spark配置是5cpu，每个执行器10gb（驱动程序也是这样）。我
在我们的一个计划作业中，我们有一个场景，需要同时执行几百个spark提交。当这种情况发生时，调度器会为所有这些spark提交启动驱动程序，而不会给集群中的任何执行器留下空间。
我在考虑一些选择。我想从spark/mesos社区的成员那里得到一些建议。
我不想进入的一些选项是：增加集群规模，要求分析师改变他们的工作结构，将所有spark提交合并为一个，切换到yarn/emr（实际上我尝试过这个，遇到了一些混乱的队列问题）
选项1：使用mesos角色
我找到了一些关于使用配额和角色来解决这个问题的文档。但我不确定以下几点：
如何创建mesos角色并更新可用于此角色的资源？
如何为spark驱动程序和spark执行器分别设置角色？
默认情况下，所有资源都在角色中。我可以在执行spark submit时设置一个名为spark.mesos.role的标志，但不确定如何创建此角色并确保此角色仅用于执行者？
选项2：修改mesos集群调度器
当spark submit发生在mesos调度器上时，它会将驱动程序请求添加到waitingqueue。当驱动程序在执行时失败，并且如果监控模式可用，它们将被发送到具有自定义重试计划设置的pendingretryqueue。当mesos提供资源时，pendingretryqueue中的这些驱动程序首先被调度，waitingqueue下一个被调度。我想保持waitingqueue的大小为5（spark.mesos.maxdrivers），当spark提交的数量超过队列大小时，我会将这些驱动程序添加到pendingretryqueue，并安排它们稍后运行。目前，据我了解，当waitingqueue中有200多个驱动程序时，mesos rest服务器会发送一条失败消息，并且不会将其添加到pendingretryqueue。
任何关于实现这两个选项的帮助都会对我很有帮助。提前谢谢。
更新：我刚刚看到，当我给spark submit一个角色时，它只运行该角色中的执行器，驱动程序运行默认的角色。我想这应该能帮我解决这个问题。一旦我测试了这个，我会在这里发布我的更新并关闭这个。谢谢

apache-spark scheduler mesos dcos marathon

来源：https://stackoverflow.com/questions/59049056/controlling-the-number-of-spark-drivers-running-on-mesos

2条答案

按热度按时间

dddzy1tm1#

方案一是好的。
首先通过创建一个类似dispatcher-quota.json的文件来设置dispatcher quota

cat dispatcher-quota.json
{
 "role": "dispatcher",
 "guarantee": [
   {
     "name": "cpus",
     "type": "SCALAR",
     "scalar": { "value": 5.0 }
   },
   {
     "name": "mem",
     "type": "SCALAR",
     "scalar": { "value": 5120.0 }
   }
 ]
}

然后把它推给你的中观大师（领袖）

curl -d @dispatcher-quota.json -X POST http://<master>:5050/quota

所以现在你将有一个司机配额
如果需要，请确保dispatcher使用正确的服务角色集运行。如果在dc/os中使用

$ cat options.json
{
    "service": {
        "role": "dispatcher"
    }
}
$ dcos package install spark --options=options.json

否则，您可以随意分享如何部署您的调度器。我将为你提供一个如何指导。
对司机来说没关系。现在让我们用同样的方法来处理executor

$ cat executor-quota.json
{
  "role": "executor",
  "guarantee": [
    {
      "name": "cpus",
      "type": "SCALAR",
      "scalar": { "value": 100.0 }
    },
    {
      "name": "mem",
      "type": "SCALAR",
      "scalar": { "value": 409600.0 }
    }
  ]
}
$ curl -d @executor-quota.json -X POST http://<master>:5050/quota

使价值观适应您的需求
然后通过提供

--conf spark.mesos.role=executor \

我的解释来源于https://github.com/mesosphere/spark-build/blob/master/docs/job-scheduling.md 如果不够，不要犹豫。
这样就可以了

赞(0）回复(0）举报 2021-06-26

3df52oht2#

如更新中所述，默认情况下，mesos以默认角色（*）运行spark驱动程序，以“spark.mesos.role”参数提供的角色运行executors。为了控制每个角色的可用资源，我们可以使用配额、保证或保留。因为它符合我们的要求，所以我们进行了静态预订。谢谢。

赞(0）回复(0）举报 2021-06-26

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