Spark中资源调度和任务调度

介绍

Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，旨在用于大规模数据处理。在Spark中，资源调度和任务调度是两个非常重要的概念。资源调度是指分配并管理集群上的计算资源，而任务调度是指将任务分发给可用资源执行。

在静态资源调度中，Spark集群在启动之前就会预先配置资源分配信息。Spark支持使用各种资源管理系统（如YARN、Mesos和Standalone）进行静态资源调度。这些资源管理系统负责集群资源的管理和分配。

动态资源调度是Spark 2.3版本引入的新功能。它通过动态地控制Spark应用程序的资源分配，根据应用程序的需求进行调整。

Spark动态资源调度优点：

FIFO（先进先出）调度是Spark的默认任务调度策略。它会按照任务的提交顺序依次进行执行。在FIFO调度中，由于没有任何的优先级机制，可能会导致长任务等待时间较长，从而降低整体性能。

Fair（公平）调度是一种动态分配资源的调度策略，它能够公平地分配集群资源给正在运行的应用程序。Fair调度器会按照每个应用的任务数进行划分资源，不同应用的任务共享集群的CPU和内存。

Fair调度优点：

除了FIFO和Fair调度之外，Spark还支持更高级的调度器，例如Delay调度器和细粒度调度器。这些调度器在特定的应用场景下可以提供更好的性能和资源利用率。

Spak中的资源调度和任务调度是支持Spark集群计算的重要部分。合理地进行资源调度和任务调度可以提高集群的性能和资源利用率。在选择调度策略时，根据应用的特点和需求来进行选择，从而实现更好的性能和效果。

需要注意的是，在实际应用中，应根据不同的场景进行相应的调整和优化，以满足实际需求。