Spark 3.X on Kubernetes及EKS环境下动态分配支持性与Shuffle Service必要性咨询

您好！针对您在EKS上使用Spark动态分配的两个问题，我结合实际生产经验给您梳理下：

一、EKS完全支持Spark动态分配 #

Spark 3.X在Kubernetes（包括EKS）环境下是完全支持动态分配的，这也是目前生产环境中优化资源利用率的常用方案。要启用它，只需要在Spark配置中开启核心参数，并搭配相关阈值配置即可：

• 开启动态分配：spark.dynamicAllocation.enabled=true
• 配置 executor 数量范围：比如spark.dynamicAllocation.minExecutors=2、spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20（根据集群资源和作业需求调整）
• 设置 executor 闲置回收超时：spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=300s（闲置超过5分钟就自动回收）

另外需要注意，EKS本身的集群配置（比如节点组的弹性伸缩）可以和Spark动态分配配合使用，进一步优化整体资源的弹性能力。

二、Shuffle Service（DaemonSet部署）对动态分配的必要性 #

这个问题要分场景来看：

1. 生产环境有shuffle操作的作业：非常有必要
   Spark动态分配的核心是按需启停executor，但默认情况下，shuffle数据是存储在executor的本地磁盘上的。如果executor因为闲置被回收，它上面的shuffle数据就会丢失，后续依赖这些数据的stage就不得不重新计算，这会大幅降低作业性能，甚至导致作业延迟飙升。
   而将Shuffle Service以DaemonSet的形式部署在EKS的每个节点上后，shuffle数据会由节点上的Shuffle Service进程托管存储，即使executor被回收，数据依然保留在节点本地，后续stage可以直接从Shuffle Service获取数据，避免重复计算。此时需要额外配置：spark.shuffle.service.enabled=true，指定Shuffle Service的端口等参数。

2. 无shuffle或对性能要求极低的作业：可暂时不用
   如果你的Spark作业几乎没有shuffle操作，或者可以接受偶尔的重新计算开销，那么不部署Shuffle Service也能正常使用动态分配，但这只适合测试或非核心场景。

总结来说，在EKS上使用Spark动态分配时，生产环境强烈建议部署Shuffle Service DaemonSet，这是保障作业性能和稳定性的关键配置。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Rajashekhar Meesala