spark on yarn启用动态分配

spark on yarn 支持资源的动态分配。
         
资源请求策略：
    一个spark程序使用轮询来请求资源。具体过程如下：
1.如果程序中有任务在等待，超过spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout参数配置的时间（默认是1s），将会得到新的资源，分配executor
2. 如果等待spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout参数配置的时间（默认是1s）后，还有任务在等待，第一步的逻辑将会再次被触发。
注意：每次轮询分配的executor的数目是呈指数增长的：
如第一次申请分配1个executor，第二次申请分配2个executor，第n次申请分配2的n-1次方。
      
资源移除策略：
1.如果spark任务中仍有任务在等待被执行，则这些executor将不会被判定为空闲的。
2.经过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout参数设定的时间（默认是60s），如果executor仍然没有任务，则会被判定为空闲的。
3.如果executor是空闲的，这个资源就可以被回收。


安全的移除executor：
在不启用动态分配的模式下，executor将会在程序执行完毕之后移除，这个executor的所有状态都将被废弃。但是在动态分配模式下，在程序没有执行完毕，如果一个executor被移除完毕，程序有可能会读取这个executor存储的一些状态，因此spark需要一种机制来安全的移除executors。
这个过程主要是在shuffle过程。在shuffle过程中，executor会将一些输出写到磁盘，然后作为server让其他executors可以获取shuffle的结果文件。为了保护这个过程，spark从1.2开始，提过了一个额外的shuffle服务：org.apache.spark.yarn.network.YarnShuffleService。
   如果这个服务启动，executor将会通过这个服务来获取shuffle文件，而不受executor的影响。

在spark on yarn 配置完毕的基础上
一.配置spark-default.conf

spark.dynamicAllocation.enabled               true
spark.shuffle.service.enabled                    true
这两个参数如果想要生效的话就不能设置spark.executor.instances参数


spark.dynamicAllocation.minExecutors        1
最小分配的executor数量
spark.dynamicAllocation.maxExecutors            infinity
最大分配的executor数量


二 .配置yarn-site.xml,添加spark动态分配和收回executor的服务
 <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
     <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
  </property>


三.将spark的lib目录里的spark-1.5.2-yarn-shuffle.jar分发到hadoop集群的每一个安装目录里（可以放置在/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/）。


四.重新启动集群的nodemanger服务。