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、动态资源策略
1、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。
2、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。
三、操作步骤
1、yarn的配置
首先需要对YARN进行配置，使其支持Spark的Shuffle Service。
修改每台集群上的yarn-site.xml：
- 修改
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle,spark_shuffle
- 增加
yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class
org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService
spark.shuffle.service.port
7337
将$SPARKHOME/lib/spark-X.X.X-yarn-shuffle.jar拷贝到每台NodeManager的${HADOOPHOME}/share/hadoop/yarn/lib/下， 重启所有修改配置的节点。
2、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默认服务端口，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
四、启动
使用spark-sql On Yarn执行SQL，动态分配资源。以yarn-client模式启动ThriftServer：
cd $SPARK_HOME/sbin/
./start-thriftserver.sh \
--master yarn-client \
--conf spark.driver.memory=10G \
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \
--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=300 \
--conf spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout=5s
启动后，ThriftServer会在Yarn上作为一个长服务来运行。
