Spark on Kubernetes动态资源分配策略

在Spark on Kubernetes环境中，资源分配策略是关键。由于无法预测资源的使用情况，因此需要采用启发式的探索方式申请资源。Spark的executor采用轮询方式添加，第一次添加一个，第二次添加两个，以此类推，这与TCP的慢启动快增长策略一致。
为了避免资源浪费和任务积压，需要解决空闲时资源浪费和繁忙时任务积压的问题。在空闲时，executor无法自动扩缩容，导致资源浪费；在繁忙时，任务积压可能导致性能下降。因此，需要使用动态资源分配策略来解决这些问题。
一种解决策略是启动ExternalShuffleService服务。这个服务独立于application和executor，一旦启动了该服务，spark executor就会直接从此服务取数据。这意味着此服务的生命周期比executor都长。通过这种方式，可以避免极端情况下某个task的数据特别慢而其他执行相同task的executor已经被删除导致数据需要被重新计算的问题。
在Kubernetes模式下，必须确保每个能分配到executor的Kubernetes节点上都需要有一个ExternalShuffleService。因此，采用DaemonSet的方式，在创建ExternalShuffleService之前，还需要创建serviceAccount和角色绑定，否则没有权限创建pod。
另外，executor除了保存shuffle的数据，还可能cache data在内存和disk上。当executor被移除时，cache的数据就会失效。目前executor的cache的数据不会被移除，但可以配置spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout来控制含有cache的executor是否被超时删除。在未来的版本中，cache data应该会被保留到off-heap中。
此外，为了解决资源浪费和任务积压的问题，还可以采用其他策略。例如，通过调整executor的数量来动态分配资源。根据任务的负载情况动态添加或删除executor，可以使资源更加高效地利用。此外，可以考虑使用负载均衡策略，将任务均匀地分配给各个executor，避免某些executor过载而其他executor空闲的情况发生。
在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的策略。同时，需要注意监控系统的性能指标，及时发现和解决问题。通过不断地优化和调整策略，可以提高Spark on Kubernetes的性能和稳定性。
总结来说，Spark on Kubernetes的动态资源分配策略是解决资源浪费和任务积压问题的重要手段。通过启动ExternalShuffleService服务、调整executor数量、使用负载均衡策略等手段，可以有效地提高资源利用率和系统性能。同时，需要注意监控系统性能指标并及时调整策略。希望以上信息可以帮助你更好地理解和使用Spark on Kubernetes的动态资源分配策略。