Question

我有一个系统，其中REST API（Flask）使用spark-sumbit将作业发送到正在运行的pyspark。

由于各种原因，我需要spark来同时运行所有任务（即我需要设置执行器的数量=运行时的任务数量。）

例如，如果我有20个任务且只有4个核心，我希望每个核心执行5个任务（执行程序），而不必重新启动spark。

我知道我可以在启动spark时设置执行程序的数量，但我不想这样做，因为spark正在执行其他工作。

这可以通过解决方案来实现吗？

Answer 1

使用spark调度程序池。下面是使用调度程序池运行多个查询的示例（一直到文章末尾，为了方便复制），同样的逻辑也适用于DStreams： https://docs.databricks.com/spark/latest/structured-streaming/production.html

// Run streaming query1 in scheduler pool1
spark.sparkContext.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool1")
df.writeStream.queryName("query1").format("parquet").start(path1)

// Run streaming query2 in scheduler pool2
spark.sparkContext.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool2")
df.writeStream.queryName("query2").format("orc").start(path2)

如何使spark同时运行作业中的所有任务？

1 个答案: