在大数据应用中，Apache Spark提供了强大的数据处理能力。然而，如何有效地进行动态资源调度，确保资源的合理分配，是提升Spark效率的重要环节。下面我将详细介绍如何解决“Spark 动态资源调度”的相关内容。
## 环境准备
在开始之前，首先需要准备相关的环境。以下是对于不同版本的兼容性矩阵，以及依赖安装指南。
### 依赖安装指南
| 组件 | 版本
参考文献：[1]王月汉,刘文霞,姚齐,万海洋,何剑,熊雪君.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略[J].电力系统自动化,2022,46(15):37-45.1.基本原理以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为目标，建立了多源协同的灾后恢复优化模型，通过动态调度移动储能、电动汽车与柴油发电机，最大限度提升配电网韧性。其中移动储能的调度考虑到了配电网和交通路网的耦合关系，并对冰雪灾害等气候
Spark提供了一种机制，使它可以根据工作负载动态调整应用程序占用的资源。这意味着，如果不再使用资源，应用程序可能会将资源返回给集群，并在稍后需要时再次请求资源。如果多个应用程序共享Spark集群中的资源，该特性尤其有用。默认情况下禁用此功能，并在所有粗粒度集群管理器上可用，即 standalone mode, YARN mode, 和 Mesos coar
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2023-11-11 01:33:07
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这里重点还是总结一下Standalone模式和yarn模式的资源调度和任务调度资源调度：资源调度是指我们在集群中寻找运行节点的过程，一个每个worker需要使用心跳机制向master汇报自己的状态，master了解情况后，当有个应用提交时，就会使用某个算法来根据资源分配哪些节点来做这个应用。任务调度：当资源调度之后，我们的Driver会将一个应用分开，比如之前说过的RDD，当一个job过来了，会根
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2023-08-04 20:11:58
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资源调度：（1）executor默认在集群中分散启动，可通过参数配置集中在某个work启动，不过分散启动有利于数据本地化。（2）如果spark-submit提交任务时，如果不指定--executor-cores，则spark会在每个work中启动一个executor并消耗掉work中的所有core和1G的内存。（3）如果只设置--executor-cores而不设置--total-executor
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2023-06-29 15:51:43
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本次总结见目录stage切割规则1:每一个stage的并行度由task个数决定，task由partition个数决定，partitio由数据大小决定，或者说，stage并行度由最后一个RDD的partiton决定2：每个task的处理逻辑就是每条线贯穿的Stage的所有的partition的处理逻辑，以递归函数的展开式整合起来的见图Spark任务调度流程代码：
1）var conf = new S
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2024-08-05 21:15:26
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1. 应用程序之间在Standalone模式下，Master提供里资源管理调度功能。在调度过程中，Master先启动等待列表中应用程序的Driver，这个Driver尽可能分散在集群的Worker节点上，然后根据集群的内存和CPU使用情况，对等待运行的应用程序进行资源分配。默认分配规则是有条件的FIFO，先分配的应用程序会尽可能多的获取满足条件的资源，后分配的应用程序只能在剩余资源中再次筛选。如果
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2023-08-22 21:48:08
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本篇主要内容包括spark 计算引擎与调度管理的实现方式，Spark 计算引擎原理Spark 调度管理原理Spark 存储管理原理Spark 监控管理一 ：Spark 计算引擎原理通过RDD创建DAG通过DAG生成逻辑计划划分Stage，生成Task调度并执行Task分布式执行Task 通过上面图可以很清楚的看到从Job的action到中间调度在到最后的具体执行的过程，下面针对该图做一
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2023-10-07 18:36:44
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在spark的资源调度中1、集群启动worker向master汇报资源情况2、Client向集群提交app，向master注册一个driver（需要多少core、memery）,启动一个driver3、Driver将当前app注册给master，（当前app需要多少资源），并请求启动对应的Executor4、driver分发任务给Executor的Thread Pool。根据Spark源码可以知道
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2024-05-21 14:01:19
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文章目录一、资源调度二、任务调度三、资源调度与任务调度整合四、粗细粒度资源调度1、什么是粗粒度资源调度？2、什么是细粒度资源调度？ 一、资源调度1、待集群Spark集群启动成功后，Woker与Master通信，此时Worker的各种信息(IP、port等)会存在Master中的wokers集合中，其数据类型是HashSet。此时Master会为各个Worker分配资源。2、当sparksubmi
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2024-01-02 13:51:03
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Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，我们可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。分
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2023-09-14 21:31:32
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基于分组交换的实现，在实际传输业务的过程中，能够实现对不同物理层资源的共享，结合用户对业务质量的实际要求，以无线调度技术来实现对信道资源的优化配置，进而提高无线信道的应用效率；与此同时，基于 3G/4G 系统下，其是以 CQI 反馈为操作基础的，并要实现对相应调度数据的全方位 分析 。CQI 反馈下频 率密 度与最小资源块之 间所 存 在的是倍 数关 系，并要以实际情 况 为基础，对 CQI 的反
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2023-10-10 17:34:47
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1.分配Driver（Cluster，只有在cluster模式在master才能为dirver分配资源） 2.为Application分配资源 3.两种不同的资源分配方式 4.spark资源调度方式一：任务调度与资源调度的区别1， 任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度；2， 资源调度是指应用程序如何获得资源；3，
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2023-08-26 11:08:13
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我这里以standalone-client模式为例。。。。。。。1.资源调度①Worker向Master汇报资源 ②Master掌握集群的资源 ③new SparkContext（conf）在Driver创建DAGScheduler对象和TaskSchedule对象 ④TaskSchedule向Master申请资源 ⑤Master收到请求后，找到满足资源的节点，启动Executor ⑥Execut
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2023-08-08 08:46:00
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常本篇罗列资源调优的注意事项1. 引言建议先了解 Spark作业基本运行原理 和 Spark内存模型 参考： 尤其注意区分 Spark1
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2023-10-13 22:55:47
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文章目录Spark基础介绍基本概念Spark架构1.Spark资源分配策略粗粒度资源分配细粒度资源分配资源调度流程2.Spark任务调度策略任务调度流程任务调度算法Task失败重试与推测执行3.Yarn任务与资源调度流程Yarn基本概念Yarn资源与任务调度流程SparkOnYarn架构Yarn调度算法分类 Spark基础介绍基本概念Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage
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2024-04-11 20:12:58
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一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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1.Spark资源调度和任务调度流程启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master节点掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG 有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
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2023-10-01 21:09:28
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Spark资源调度分配内幕天机彻底解密一、分配Driver（Cluster） 二、为Application分配资源 三、两种不同的资源分配方式彻底揭秘 四、Spark资源分配的思考一、任务调度与资源调度的区别 1、任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度； 2、资源调度是指应用程序如何获得资源 3、任务调度是在
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2023-09-06 18:40:19
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一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
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2023-10-05 19:53:21
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