怎么进行spark.streaming.concurrentJobs参数解密的分析

这篇文章将为大家详细讲解有关怎么进行spark.streaming.concurrentJobs参数解密的分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站是一家集网站建设,紫云企业网站建设,紫云品牌网站建设,网站定制,紫云网站建设报价,网络营销,网络优化,紫云网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

最近，在spark streaming 调优时，发现个增加job并行度的参数spark.streaming.concurrentJobs，spark 默认值为1，当增加为2时（在spark-default中配置），如遇到处理速度慢 streaming application UI 中会有两个Active Jobs（默认值时为1），也就是在同一时刻可以执行两个批次的streaming job，下文分析这个参数是如何影响streaming 的执行的。 ##参数引入 在spark streaming 的JobScheduler line 47，读取了该参数：

private val numConcurrentJobs = ssc.conf.getInt("spark.streaming.concurrentJobs", 1)
private val jobExecutor =  ThreadUtils.newDaemonFixedThreadPool(numConcurrentJobs, "streaming-job-executor")

使用concurrentJobs参数初始化jobExecutor线程池，也就是这个参数直接影响了job executor线程池中的线程数目。

job executor

job executor 线程池用来execute JobHandler线程；在jobSchedule中有个job容器jobSets：

private val jobSets: java.util.Map[Time, JobSet] = new ConcurrentHashMap[Time, JobSet]

用来保存不同的时间点生成的JobSet，而JobSet中包含多个Job； JobSet submit逻辑：

  def submitJobSet(jobSet: JobSet) {
    if (jobSet.jobs.isEmpty) {
      logInfo("No jobs added for time " + jobSet.time)
    } else {
      listenerBus.post(StreamingListenerBatchSubmitted(jobSet.toBatchInfo))
      jobSets.put(jobSet.time, jobSet)
      jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(new JobHandler(job)))
      logInfo("Added jobs for time " + jobSet.time)
    }
  }

不难看出jobExecutor的容量决定了池子中同时可以被处理的JobHandler线程数，JobHandler是job的执行线程，因此决定了可以被同时被提交的Job数目。

使用方法

可以通过集中方法为streaming job配置此参数。

• spark-default中修改 全局性修改，所有的streaming job都会受到影响。

• 提交streaming job是 --conf 参数添加（推荐） 在提交job时，可以使用--conf 参数为该job添加个性化的配置。例如： bin/spark-submit --master yarn --conf spark.streaming.concurrentJobs=5 设置该streaming job的job executor 线程池大小为5，在资源充足的情况下可以同时执行5个batch job。

• 代码设置 在代码中通过sparkConf设置： sparkConf.set("spark.streaming.concurrentJobs", "5"); 或者 System.setProperty("spark.streaming.concurrentJobs", "5");

scheduler mode的使用建议

在配置多个concurrentJob时，多个批次job被同时提交到集群中，也就需要更多的计算资源；当没有更多的计算资源（Executor）被分配个该streaming job时，可将schedul 调整为FAIR（公平调度）来达到被提交的多个job可公平的共享计算资源。 当调整为公平调度时，job可以共享计算资源，而job的提交仍然是有时间顺序的（虽然时间间隔很小），容易造成task在executor间分配的倾斜，拉长job的整体执行时间。 当使用fifo调度方式，先到的job优先获得计算资源，当executor数目不足时，job会等待executor被释放，task数目反而不易倾斜。 在实际使用时，如果executor数目足够，建议使用FIFO模式，如在concurrentJob为默认配置时，executor分配数目为m，则当concurrentJobs配置为n时，executor建议分配为 n*m。

关于怎么进行spark.streaming.concurrentJobs参数解密的分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。