apache-spark - YARN 上的 Spark 使用的 vcore 太少

Question

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
  • 最小 #vcores/容器 = 1
  • 最大 #vcores/容器 = 19

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

• 正确：具有 1 个核心和 ~1800 MB RAM 的主容器
• 正确：30 个从属容器，每个具有 ~7 GB RAM
• 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 个核心运行（它仅显示 95 个中的 31 个在使用中，而不是 91 = 30 * 3 + 1），请参见下面的屏幕截图

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

Answer 1

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

Answer 2

使用 Ambari 时：

• 从右上角选择 YARN 队列管理器
• 调度程序部分
• 将“计算器”下拉菜单更改为 =“主要资源”

Answer 3

UI 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有一个内核，而实际上，如果您查看物理机的实际 CPU 使用率，它可能正在使用所有内核。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。