如何使火花同时运行作业中的所有任务？答案

【问题标题】：How to make spark run all tasks in a job concurrently?如何使火花同时运行作业中的所有任务？
【发布时间】：2017-08-25 23:43:38
【问题描述】：

我有一个系统，其中 REST API (Flask) 使用 spark-sumbit 将作业发送到正在运行的 pyspark。

由于各种原因，我需要spark同时运行所有任务（即我需要设置执行器的数量=运行时的任务数量）。

例如，如果我有 20 个任务并且只有 4 个核心，我希望每个核心执行 5 个任务（执行器）而无需重新启动 spark。

我知道我可以在启动 spark 时设置执行器的数量，但我不想这样做，因为 spark 正在执行其他作业。

这是否可以通过变通来实现？

【问题讨论】：

每个作业都可以有自己的配置，一旦作业提交参数就不能修改。
为什么静态配置为什么不用spark.dynamicAllocation.enabled动态分配资源？

标签： python apache-spark jvm pyspark bigdata

【解决方案1】：

使用火花调度程序池。这是一个使用调度程序池运行多个查询的示例（一直到文章末尾，为了方便复制这里），相同的逻辑也适用于 DStreams： https://docs.databricks.com/spark/latest/structured-streaming/production.html

// Run streaming query1 in scheduler pool1
spark.sparkContext.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool1")
df.writeStream.queryName("query1").format("parquet").start(path1)

// Run streaming query2 in scheduler pool2
spark.sparkContext.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool2")
df.writeStream.queryName("query2").format("orc").start(path2)

【讨论】：