浅谈 Spark SQL 实现任务质量治理的思路

本文主要是介绍浅谈 Spark SQL 实现任务质量治理的思路，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

前言

本文隶属于专栏《Spark异常问题汇总》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

本专栏目录结构和参考文献请见 Spark异常问题汇总

Spark 集群白天资源比较少，分析脚本可能会跑的时间很长，对此想做一些限制，但由于晚上和白天的机器不一样多，如果仅仅限制脚本的执行时间，可能不太合理（比如白天这个脚本跑 20min 晚上可能只需要 3min ），有没有更好的方案？

主要是希望可以给分析师或者数仓同事一些脚本质量反馈，提高开发效率。提高数据产出的质量和速度，而不是一味的堆脚本堆资源。

脚本质量其实是给脚本一个评分，常见的几个纬度有：扫描小文件数，空跑task数，数据倾斜度，task最大和平均GC时间，稳定性等

spark => dynamic allocation
yarn => 资源调度器

先统计调查下繁忙时间段的所有任务的平均执行时间，然后乘以一个放大因子得出一个阈值，超出这个值就 kill。

分队列限定资源，在限定资源的前提下，这个时候堆资源跑的任务就没啥意义了。列个慢任务列表给他们提示7天内优化掉，要不就下任务。

当然特殊重要任务（给老板看的，那帮孙子最爱用这话来怼）指定时间优化不了可以商量。

这篇关于浅谈 Spark SQL 实现任务质量治理的思路的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！