福州网站建设信息,golang 网站开发 教程,毕业生 网站开发,美发培训网站在 Apache Spark 中#xff0c;Executor#xff08;执行器#xff09; 是运行在集群工作节点#xff08;Worker Node#xff09;上的进程#xff0c;负责执行具体的计算任务并管理数据。它是 Spark 分布式计算的核心组件之一#xff0c;直接决定了任务的并行度和资源利用…在 Apache Spark 中Executor执行器 是运行在集群工作节点Worker Node上的进程负责执行具体的计算任务并管理数据。它是 Spark 分布式计算的核心组件之一直接决定了任务的并行度和资源利用率。以下是 Executor 的详细解析 1. Executor 的核心职责
职责说明执行 Task运行 Driver 分配的 Task包括 Shuffle Map Task 和 Result Task。数据存储缓存 RDD 的分区数据通过内存或磁盘加速后续计算。Shuffle 处理处理 Shuffle 操作如排序、聚合、溢写磁盘。与 Driver 通信向 Driver 发送心跳报告 Task 状态和块Block信息。资源管理管理分配给它的内存和 CPU 核心确保任务高效运行。 2. Executor 的内部结构
(1) 线程池Task Runner Threads
每个 Executor 内部维护一个线程池线程数由 spark.executor.cores 决定。每个线程处理一个 Task实现并行计算。示例若 spark.executor.cores4则 Executor 最多同时运行 4 个 Task。
(2) 内存管理
Executor 的内存分为两部分通过 spark.memory.fraction 配置比例 Execution Memory用于计算如 Shuffle、Join、Sort 的临时内存。Storage Memory用于缓存 RDD 和广播变量。 溢出机制当内存不足时数据溢写到磁盘可能影响性能。
(3) BlockManager
管理 Executor 的数据块Block包括本地和远程数据。负责与其他 Executor 交换 Shuffle 数据。 3. Executor 的启动与资源分配
(1) 资源申请
Driver 通过集群管理器如 YARN、Kubernetes申请 Executor 资源。关键配置参数 spark.executor.instancesExecutor 数量。spark.executor.memory每个 Executor 的内存如 4g。spark.executor.cores每个 Executor 的 CPU 核心数。
(2) Executor 启动流程
Driver 向集群管理器发送资源请求。集群管理器如 YARN 的 ResourceManager分配 Container。在 Container 中启动 CoarseGrainedExecutorBackend 进程。Executor 向 Driver 注册准备接收 Task。 4. Executor 与 Task 的执行
(1) Task 分发
Driver 将 Task 序列化后发送给 Executor。Executor 反序列化 Task 代码并执行。
(2) 数据本地性Locality
Executor 优先处理存储在本地的数据如 HDFS 块减少网络传输。本地性级别PROCESS_LOCAL NODE_LOCAL RACK_LOCAL ANY。
(3) Shuffle 过程
Map 阶段Executor 将 Shuffle 数据写入本地磁盘或内存。Reduce 阶段Executor 从其他节点拉取 Shuffle 数据。 5. Executor 的容错机制
Task 失败重试若某个 Task 失败Driver 会重新调度该 Task最多 spark.task.maxFailures 次。Executor 崩溃 Driver 检测到 Executor 失联后向集群管理器申请新 Executor。丢失的缓存数据需重新计算依赖 RDD 血统。 6. 配置优化与常见问题
(1) 内存配置优化
避免 OOM 增加 spark.executor.memory。调整 spark.memory.fraction默认 0.6和 spark.memory.storageFraction默认 0.5。 示例配置spark-submit \--executor-memory 8g \--executor-cores 4 \--conf spark.memory.fraction0.7(2) 并行度与数据倾斜
合理分区确保每个 Task 处理的数据量均衡通过 repartition 或调整分区数。处理倾斜使用 salting 或自定义分区器。
(3) GC 调优
启用 G1 垃圾回收器减少停顿时间--conf spark.executor.extraJavaOptions-XX:UseG1GC7. Executor 与 Driver 的对比
特性ExecutorDriver角色执行任务的“工人”协调任务的“指挥官”运行位置集群的工作节点Worker Node客户端或集群节点取决于部署模式数据访问仅处理分配的分区数据可访问全局数据如 collect() 结果容错无状态失败后由 Driver 重新调度 Task单点故障崩溃则整个应用失败 8. 典型问题与解决方案
(1) Executor 频繁 Full GC
现象任务停滞日志显示 GC 时间过长。解决 增加 Executor 内存。减少缓存数据量或使用序列化缓存MEMORY_ONLY_SER。
(2) Shuffle 数据溢出到磁盘
现象任务变慢磁盘 I/O 高。解决 增加 spark.executor.memory。优化 Shuffle 操作如减少 groupByKey改用 reduceByKey。
(3) Executor 失联
现象Driver 日志显示 ExecutorLostFailure。解决 检查集群资源是否充足如 YARN 资源队列。增加 spark.network.timeout默认 120s。 总结
Executor 是 Spark 分布式计算的执行单元负责 Task 运行、数据缓存和 Shuffle 处理。合理配置 Executor 的数量、内存和核心数是优化 Spark 应用性能的关键。通过调整资源参数、优化数据本地性和处理倾斜问题可以显著提升任务的执行效率。
