spark任务提交到yarn上运行的，但是总在一个节点上多个executer运行，请问有什么思路吗？

在Spark任务提交到YARN上运行时，如果发现任务总是集中在单个节点上的多个Executor运行，这可能与Spark的资源分配、调度策略或者YARN的配置有关。以下是一些排查和解决思路：

1. 检查Spark配置：

   • 确认spark.submit.deployMode设置是否正确。如果是集群模式(cluster)，Driver会由YARN管理，更有利于资源均衡分配。
   • 检查spark.executor.instances设置，确保你指定了足够的Executor数量以分散到不同节点上。
   • 调整spark.executor.cores和每个节点的可用核心数相匹配，避免因请求过多核心而无法在其他节点上启动Executor。

2. YARN资源配置与队列配置：

   • 确保YARN中各个节点的资源（CPU和内存）被正确报告，并且YARN ResourceManager能够识别这些资源。
   • 检查YARN队列配置，确认你的应用是否被限制在某个特定队列中，该队列的资源是否充足，以及队列的分配方式（比如是否为公平调度）。
   • 如果使用了YARN的容量调度器(Capacity Scheduler)，可以调整队列的最小/最大资源量，以及队列的权重，来促进资源的均衡分配。

3. YARN资源请求与分配策略：

   • Spark应用通过YARN客户端向ResourceManager请求资源，确保这些请求符合YARN的配置并且没有过于严格的约束条件导致资源分配不均。
   • 查看YARN的日志，了解资源分配的具体决策过程，看是否有明确的拒绝分配资源给其他节点的记录。

4. Spark动态资源分配：

   • 如果适用，启用Spark的动态资源分配功能(spark.dynamicAllocation.enabled设为true)，这样Spark可以根据当前负载自动增减Executor数量，有助于资源的均衡利用。

5. 检查网络和硬件问题：

   • 尽管较少见，但网络隔离或硬件故障也可能导致某些节点不可用或不易被分配资源。

6. 日志分析：

   • 详细查看Spark作业执行时的日志，包括YARN的ResourceManager和NodeManager日志，以及Spark Executor和Driver的日志，这些日志中可能会有直接指出问题所在的信息。

通过上述步骤的检查和调整，通常可以解决Spark任务在YARN上集中运行的问题，实现资源的均衡分配。