我们在 Azure HDInsight 上使用 Spark 2.2 进行临时探索和批处理作业。
这些作业应该在 5x 中型 VM 集群上运行良好。它们是 1. 笔记本（Zeppelin 与 Livy.spark2 魔法） 2. 与 Livy 一起运行的已编译 jar。
我必须记住在不使用时将这个集群缩小到 1 个工作人员，以节省资金。（如果可能的话，0 个工人会很好）。
我希望 Spark 为我管理这个......当作业开始时，首先将集群扩展到最小大小，然后在完成时暂停约 10 分钟。在没有作业的空闲期后，再次缩减。
您可以使用 PowerShell 或 Azure 经典 CLI 来扩大/缩小集群。但是您可能需要编写一个脚本来跟踪集群资源使用情况并自动缩减。
这是一个powershell语法
Set-AzureRmHDInsightClusterSize -ClusterName <Cluster Name> -TargetInstanceCount <NewSize>
这是一个 PowerShell 工作流运行手册，可帮助您根据需要自动扩展或缩小 HDInsight 群集的过程
https://gallery.technet.microsoft.com/scriptcenter/Scale-your-HDInsight-f57bb4d8
或者
您可以使用以下选项手动缩放它（即使您的问题是如何自动放大/缩小，我认为这对想要手动放大/缩小的人很有用）
下面是一篇文章的链接，该链接解释了使用 PowerShell 或 Classic CLI 扩展集群的不同方法（请记住：最新的 CLI 不支持扩展功能）
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-scaling-best-practices
如果希望 Spark 动态处理它，Azure Databricks 是最佳选择（但它只是 Spark 集群，没有 Hadoop 组件（Hive 除外））。由于 HDInsight - Spark 不是 Azure 托管服务，因此不会解决您的用例。
下面是一个新集群的图像（在 Azure 数据块中）——我突出显示了一个“启用自动缩放选项”，它允许您在执行作业时动态缩放。
有人告诉我，Azure Databricks 可能是这个用例的更好解决方案。