| Spark中，所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在Spark
On Yarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory和–executor-cores分别用来指定每个executor所使用的内存和虚拟CPU核数。相信很多朋友至今在提交Spark应用程序时候都使用该方式来指定资源。
假设有这样的场景，如果使用Hive，多个用户同时使用hive-cli做数据开发和分析，只有当用户提交执行了Hive
SQL时候，才会向YARN申请资源，执行任务，如果不提交执行，无非就是停留在Hive-cli命令行，也就是个JVM而已，并不会浪费YARN的资源。现在想用Spark-SQL代替Hive来做数据开发和分析，也是多用户同时使用，如果按照之前的方式，以yarn-client模式运行spark-sql命令行（http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm），在启动时候指定–num-executors
10，那么每个用户启动时候都使用了10个YARN的资源（Container），这10个资源就会一直被占用着，只有当用户退出spark-sql命令行时才会释放。
spark-sql On Yarn，能不能像Hive一样，执行SQL的时候才去申请资源，不执行的时候就释放掉资源呢，其实从Spark1.2之后，对于On
Yarn模式，已经支持动态资源分配（Dynamic Resource Allocation），这样，就可以根据Application的负载（Task情况），动态的增加和减少executors，这种策略非常适合在YARN上使用spark-sql做数据开发和分析，以及将spark-sql作为长服务来使用的场景。
本文以Spark1.5.0和hadoop-2.3.0-cdh5.0.0，介绍在spark-sql On
Yarn模式下，如何使用动态资源分配策略。
YARN的配置
首先需要对YARN的NodeManager进行配置，使其支持Spark的Shuffle Service。
修改每台NodeManager上的yarn-site.xml：
##修改
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value>
</property>
##增加
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
<value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
</property>
<property>
<name>spark.shuffle.service.port</name>
<value>7337</value>
</property> |
将$SPARK_HOME/lib/spark-1.5.0-yarn-shuffle.jar拷贝到每台NodeManager的${HADOOP_HOME}/share/hadoop/yarn/lib/下。
重启所有NodeManager。
Spark的配置
配置$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf，增加以下参数：
spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务
spark.shuffle.service.port 7337 //Shuffle Service服务端口，必须和yarn-site中的一致
spark.dynamicAllocation.enabled true //开启动态资源分配
spark.dynamicAllocation.minExecutors 1 //每个Application最小分配的executor数
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 30 //每个Application最大并发分配的executor数
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout 1s
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout 5s |
动态资源分配策略：
开启动态分配策略后，application会在task因没有足够资源被挂起的时候去动态申请资源，这种情况意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源，当有task挂起或等待spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout(默认1s)时间的时候，会开始动态资源分配；之后会每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout(默认1s)时间申请一次，直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的，即1,2,4,8等。
之所以采用指数增长，出于两方面考虑：其一，开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足；其次要成倍增加，是为了防止application需要很多资源，而该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。
资源回收策略：
当application的executor空闲时间超过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout（默认60s）后，就会被回收。
使用spark-sql On Yarn执行SQL，动态分配资源
./spark-sql --master yarn-client \
--executor-memory 1G \
-e "SELECT COUNT(1) FROM ut.t_ut_site_log where pt >= '2015-12-09' and pt <= '2015-12-10'" |
该查询需要123个Task。
从AppMaster的WEB界面可以看到，总共有31个Executors，其中一个是Driver，既有30个Executors并发执行，而30，正是在spark.dynamicAllocation.maxExecutors参数中配置的最大并发数。如果一个查询只有10个Task，那么只会向Yarn申请10个executors的资源。
需要注意：
如果使用
./spark-sql –master yarn-client –executor-memory
1G
进入spark-sql命令行，在命令行中执行任何SQL查询，都不会执行，原因是spark-sql在提交到Yarn时候，已经被当成一个Application，而这种，除了Driver，是不会被分配到任何executors资源的，所有，你提交的查询因为没有executor而不能被执行。
而这个问题，我使用Spark的ThriftServer（HiveServer2）得以解决。
使用Thrift JDBC方式执行SQL，动态分配资源
首选以yarn-client模式，启动Spark的ThriftServer服务，也就是HiveServer2.
配置ThriftServer监听的端口号和地址
vi $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
export HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT=10000
export HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST=0.0.0.0 |
以yarn-client模式启动ThriftServer
cd $SPARK_HOME/sbin/
./start-thriftserver.sh \
--master yarn-client \
--conf spark.driver.memory=3G \
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \
--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=30 \
--conf spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout=5s |
启动后，ThriftServer会在Yarn上作为一个长服务来运行：
使用beeline通过JDBC连接spark-sql
cd $SPARK_HOME/bin
./beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n lxw1234 |
执行查询：
select count(1) from ut.t_ut_site_log
where pt = ‘2015-12-10′;
该任务有64个Task：
而监控页面上的并发数仍然是30：
执行完后，executors数只剩下1个，应该是缓存数据，其余的全部被回收：
这样，多个用户可以通过beeline，JDBC连接到Thrift Server，执行SQL查询，而资源也是动态分配的。
需要注意的是，在启动ThriftServer时候指定的spark.dynamicAllocation.maxExecutors=30，是整个ThriftServer同时并发的最大资源数，如果多个用户同时连接，则会被多个用户共享竞争，总共30个。
这样，也算是解决了多用户同时使用spark-sql，并且动态分配资源的需求了。
Spark动态资源分配官方文档：http://spark.apache.org/docs/1.5.0/job-scheduling.html#dynamic-resource-allocation
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