[快速入门]modelarts资源如何调度
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ModelArts Standard

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ModelArts Studio大模型开发平台

超强工具链 七大模块,支撑AI场景快速落地 多场景应用 软硬协同,孵化行业创新场景 安全工程 多语种内容审核,平台全面保护 一站式大模型开发平台 一站式大模型开发平台 ModelArts Studio大模型开发平台是集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计

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操作场景

对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务(比如JD BCS erver),如果分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。

操作步骤

  1. 需要先配置External shuffle service。

    使用动态资源调度功能,必须配置External Shuffle Service,具体可以参考使用External Shuffle Service提升性能

  2. 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。在搜索框中输入“spark.dynamicAllocation.enabled”参数名称,将JDB CS erver下的该参数值设置为“true”,表示开启动态资源调度功能。
下面是一些可选配置,如表1所示。
表1 动态资源调度参数

配置项

说明

取值示例

spark.dynamicAllocation.minExecutors

最小Executor个数。

当启用动态分配时,Spark会根据作业负载自动调整Executor数量,但始终会保留至少 minExecutors个Executor,以保证基本的计算资源。

0

spark.dynamicAllocation.initialExecutors

Spark动态资源分配中用于设定作业启动时初始分配的Executor数量。

0

spark.dynamicAllocation.maxExecutors

单个Spark应用程序最多可占用的Executor数量上限。

当启用动态分配时,Spark会根据作业负载自动调整Executor数量,但不会超过该参数设定的值,以此控制资源使用的上限。

2048

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout

Spark动态资源分配中用于控制何时触发Executor扩容。

当等待执行的Task队列长度超过该时间阈值仍未处理时,Spark会请求分配更多的Executor以加速处理。

1s

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout

Spark 动态资源分配中用于控制持续性扩容Executor 的时间阈值。

当等待执行的Task队列持续积压超过该时间时,Spark会继续增加Executor数量,直到达到maxExecutors。

1s

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout

Spark 动态资源分配中用于控制空闲Executor 的超时时间。

当Executor长时间无任务执行时,Spark会将其释放以回收集群资源,避免资源浪费。

60s

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout

Spark动态资源分配中的用于控制包含cached blocks的Executor空闲超时时间。

与普通Executor不同,这类Executor在空闲时会被保留更长时间,以避免缓存数据丢失导致的重新计算开销。

  • JDBCServer:2147483647s
  • IndexServer:2147483647s
  • SparkResource:120

modelarts资源如何调度常见问题

更多常见问题 >>
  • 资源池是ModelArts服务提供的用于计算的资源池,包括公共资源池和专属资源池,您可以根据业务需要,选择合适的资源池进行AI应用开发。若您想要拥有专属于自己的资源池,可以在ModelArts控制台中创建自己的专属资源池。

  • 在神经网络的离线模型执行过程中,任务调度器接收来自离线模型执行器的具体执行任务,这些任务之间存在依赖关系,需要先解除依赖关系,再进行任务调度等步骤,最后根据具体的任务类型分发给AI Core或AI CPU,完成具体硬件的计算或执行。

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