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hadoop - Spark Standalone 与 python 和 scala 的行为不同

coder 2024-01-10 原文

我正在探索 Spark,发现与 Spark Standalone(简称 SS)不一致。这里有一些关于我的集群的线索:

  • d125.dtvhadooptest -> 最佳数据节点
  • d124.dtvhadooptest
  • d211.dtvhadooptest -> 最差数据节点

我正在通过 python 和 scala 运行完全相同的作业。当作业作为 python 脚本提交时,SS 在执行程序进程之间几乎平等地共享任务。但是,当作业作为 scala 脚本提交时,SS 会异构地共享任务。我想截图会更好地解释它:

python :

斯卡拉:

使用 scala,作业运行速度明显加快(大约 55 分钟)。使用 python 时,大约 90 分钟即可完成作业。我认为造成这种结果的原因是执行者之间的任务分担。

我的问题是,为什么 SS 在 scala 和 python 中表现不同?以及如何让 SS 在我使用 python 时表现得像在我使用 scala 时一样?

最佳答案

无论你使用Python还是Scala,任务调度都是完全一样的。性能差异是由于 Python 必须通过套接字将所有内容 pickle 和 unpickle 到运行 Python 代码的单独 Python 进程。

鉴于上述情况,我认为试图找出任务编号以这种或那种方式分布的原因是浪费时间。可以用排队论来解释(不同的任务时间分布导致不同的任务计数分布)。如果您想弄明白,我建议升级到 Spark 1.4.0,它提供了有关任务调度时间线的更多详细信息。 (此时 Spark 1.2.1 已经很老了。)

关于hadoop - Spark Standalone 与 python 和 scala 的行为不同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31027669/

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