自动缩放 Azure Synapse Analytics Apache Spark 池

Artículo
08/14/2024

Azure Synapse Analytics Apache Spark 池的自动缩放功能自动缩放群集实例中的节点数。在创建新的 Azure Synapse Analytics Apache Spark 池的过程中，如果已选中自动缩放，可设置最小和最大节点数（最多 200 个节点）。自动缩放功能随后监视负载的资源需求，并增加或减少节点数。此功能不会产生额外费用。

指标监视

自动缩放会持续监视 Spark 实例并收集以下指标：

指标	说明
总待处理 CPU	开始执行所有待处理作业所需的核心总数。
总待处理内存	开始执行所有待处理作业所需的总内存（以 MB 为单位）。
总可用 CPU	活动节点上所有未使用核心的总和。
总可用内存	活动节点上未使用内存的总和（以 MB 为单位）。
每个节点的已使用内存	节点上的负载。使用了 10 GB 内存的节点的负载会被认为比使用了 2 GB 内存的工作节点的负载更大。

每 30 秒检查一次上述指标。自动缩放将根据这些指标做出纵向扩展和纵向缩减决策。

基于负载的缩放条件

检测到以下情况时，自动缩放将发出缩放请求：

纵向扩展	纵向缩减
总待处理 CPU 大于总可用 CPU 的时间超过 1 分钟。	总待处理 CPU 小于总可用 CPU 的时间超过 2 分钟。
总待处理内存大于总可用内存的时间超过 1 分钟。	总待处理内存小于总可用内存的时间超过 2 分钟。

对于纵向扩展，Azure Synapse 自动缩放服务将计算需要多少个新节点才能满足当前 CPU 和内存需求，然后发出纵向扩展请求来添加所需数量的节点。

对于纵向缩减，根据执行程序数、每个节点的应用程序主机以及当前 CPU 和内存需求，自动缩放会发出删除特定数量节点的请求。此服务还会根据当前作业执行情况，检测待删除的节点。纵向缩减操作首先关闭节点，然后将其从群集中删除。

注意

有关更新和强制将自动缩放配置应用于现有 Spark 池的说明。如果在 Azure 门户中启用了“强制应用新设置”或者在 PowerShell 中启用了 ForceApplySetting，则会终止所有现有 Spark 会话，并立即应用配置更改。如果未选择此选项，则配置将应用于新的 Spark 会话，并且不会终止现有会话。

入门

使用自动缩放功能创建无服务器 Apache Spark 池

若要启用自动缩放功能，请在正常池创建过程中完成以下步骤：

在“基本信息”选项卡上，选中“启用自动缩放”复选框。
为以下属性输入所需的值：
- 最小节点数。
- 最大节点数。

初始节点数将为最小值。此值定义创建实例时实例的初始大小。最小节点数不能少于三个。

或者，如果执行程序要求在 Spark 作业的不同阶段大不相同，或者已处理的数据量随时间波动，可选择启用执行程序的动态分配。通过启用执行程序的动态分配，可根据需要使用容量。

启用动态分配时，它允许作业在指定的最小和最大执行程序数范围内缩放执行程序数。

Apache Spark 可通过以下代码配置执行程序的动态分配：

    %%configure -f
    {
        "conf" : {
            "spark.dynamicAllocation.maxExecutors" : "6",
            "spark.dynamicAllocation.enabled": "true",
            "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "2"
     }
    }

通过代码指定的默认值将替代通过用户界面设置的值。

在此示例中，如果作业只需要 2 个执行程序，它将仅使用 2 个执行程序。当作业需要更多执行程序时，它将扩展到 6 个执行程序（1 个驱动程序，6 个执行程序）。当作业不需要执行程序时，它将停用执行程序。如果它不需要节点，它将释放节点。

注意

maxExecutors 将保留配置的执行程序数。结合示例来看，即使你仅使用 2 个执行程序，它也将保留 6 个执行程序。

因此，启用动态分配后，执行程序将根据执行程序的利用率纵向扩展或缩减。这可确保根据正在运行的作业的需要来预配执行程序。

最佳做法

请考虑纵向扩展或纵向缩减操作的延迟

完成缩放操作可能需要 1 到 5 分钟。

准备进行纵向缩减

在实例纵向缩减过程中，自动缩放会使节点处于解除授权状态，以便不会在该节点上启动新的执行程序。

正在运行的作业将继续运行并完成。挂起作业将和往常一样等待调度，可用节点更少。

注意

默认情况下，spark.yarn.executor.decommission.enabled 设置为 true，这会使未充分利用的节点自动关闭以优化计算效率。如果更希望进行不太激进的纵向缩减，则可以将此配置设置为 false。

后续步骤

设置新 Spark 池快速入门创建 Spark 池

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