Spark 独立模式多个 shell 会话（应用程序）答案

【问题标题】：Spark Standalone Mode multiple shell sessions (applications)Spark 独立模式多个 shell 会话（应用程序）
【发布时间】：2014-06-23 18:57:04
【问题描述】：

在具有多个工作节点的 Spark 1.0.0 独立模式下，我正在尝试从两台不同的计算机（相同的 Linux 用户）运行 Spark shell。

在文档中，它说“默认情况下，提交到独立模式集群的应用程序将按照 FIFO（先进先出）顺序运行，并且每个应用程序都将尝试使用所有可用节点。”

每个工作人员的核心数设置为 4，其中 8 个可用（通过 SPARK_JAVA_OPTS="-Dspark.cores.max=4"）。内存也是有限的，因此两者都应该有足够的可用空间。

但是，在查看 Spark Master WebUI 时，稍后启动的 shell 应用程序将始终保持状态“WAITING”，直到第一个退出。分配给它的核数为0，每个节点的内存10G（与已经运行的相同）

有没有办法让两个 shell 同时运行而不使用 Mesos？

【问题讨论】：

很遗憾没有。我真的不需要它，只是会很舒服。如果您不需要充分利用您的集群而只是进行测试，您可以复制 Spark 文件夹并更改设置中的端口以运行两次。

标签： apache-spark

【解决方案1】：

在 shell 开始处理 spark 独立集群之前，必须有足够的内核和内存。您必须从每个 spark shell 中指定所需的内核数，否则它将全部使用。如果您指定 5 个核心，执行程序内存 = 10G（您为执行程序分配的内存量），并且第二个 spark shell 以 2 个核心和 10G 内存运行，第二个仍然不会启动，因为第一个shell 正在使用这两个执行程序，并且正在使用两者上的所有内存。如果为每个 spark shell 指定 5G 的 executor 内存，那么它们可以并发运行。

本质上，您希望在一个独立集群上运行多个作业——不幸的是，它实际上并不是为了很好地处理这种情况而设计的。如果你想这样做，你应该使用 mesos 或 yarn。

【讨论】：

【解决方案2】：

对此的一种解决方法是使用total-executor-cores 限制每个火花外壳的内核数。例如，要将其限制为 16 个核心，请像这样启动它：

bin/spark-shell --total-executor-cores 16 --master spark://$MASTER:7077

在这种情况下，每个 shell 将仅使用 16 个内核，因此您可以在 32 个内核集群上运行两个 shell。然后它们可以同时运行，但每个内核使用的内核数量永远不会超过 16 个:(

我知道，这个解决方案远非理想。您依赖用户来限制自己，关闭他们的 shell，当用户不运行代码时，资源就会被浪费。我创建了a request to fix this on JIRA，你可以投票给它。

【讨论】：

【解决方案3】：

当你的 shell 死掉时，应用程序结束。因此，您不能在两台笔记本电脑上同时运行两个spark-shells。你可以做的是启动一个spark-shell，启动另一个，当第一个死掉时再启动第二个。

与spark-shell 不同，spark-submit 会在计算结束后终止。因此，您可以spark-submit 一个应用程序，启动一个spark-shell，并在应用程序完成时让shell 接管。

或者您可以通过两个spark-submit 启动顺序运行两个应用程序（一个接一个）。

【讨论】：