这篇文章将为大家详细讲解有关怎么进行spark.streaming.concurrentJobs参数解密的分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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最近，在spark streaming 调优时，发现个增加job并行度的参数spark.streaming.concurrentJobs，spark 默认值为1，当增加为2时（在spark-default中配置），如遇到处理速度慢 streaming application UI 中会有两个Active Jobs（默认值时为1），也就是在同一时刻可以执行两个批次的streaming job，下文分析这个参数是如何影响streaming 的执行的。 ##参数引入 在spark streaming 的JobScheduler line 47，读取了该参数：
private val numConcurrentJobs = ssc.conf.getInt("spark.streaming.concurrentJobs", 1)
private val jobExecutor = ThreadUtils.newDaemonFixedThreadPool(numConcurrentJobs, "streaming-job-executor")使用concurrentJobs参数初始化jobExecutor线程池，也就是这个参数直接影响了job executor线程池中的线程数目。
job executor 线程池用来execute JobHandler线程；在jobSchedule中有个job容器jobSets：
private val jobSets: java.util.Map[Time, JobSet] = new ConcurrentHashMap[Time, JobSet]
用来保存不同的时间点生成的JobSet，而JobSet中包含多个Job； JobSet submit逻辑：
def submitJobSet(jobSet: JobSet) {
if (jobSet.jobs.isEmpty) {
logInfo("No jobs added for time " + jobSet.time)
} else {
listenerBus.post(StreamingListenerBatchSubmitted(jobSet.toBatchInfo))
jobSets.put(jobSet.time, jobSet)
jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(new JobHandler(job)))
logInfo("Added jobs for time " + jobSet.time)
}
}不难看出jobExecutor的容量决定了池子中同时可以被处理的JobHandler线程数，JobHandler是job的执行线程，因此决定了可以被同时被提交的Job数目。
可以通过集中方法为streaming job配置此参数。
spark-default中修改 全局性修改，所有的streaming job都会受到影响。
提交streaming job是 --conf 参数添加（推荐） 在提交job时，可以使用--conf 参数为该job添加个性化的配置。例如： bin/spark-submit --master yarn --conf spark.streaming.concurrentJobs=5 设置该streaming job的job executor 线程池大小为5，在资源充足的情况下可以同时执行5个batch job。
代码设置 在代码中通过sparkConf设置： sparkConf.set("spark.streaming.concurrentJobs", "5"); 或者 System.setProperty("spark.streaming.concurrentJobs", "5");
在配置多个concurrentJob时，多个批次job被同时提交到集群中，也就需要更多的计算资源；当没有更多的计算资源（Executor）被分配个该streaming job时，可将schedul 调整为FAIR（公平调度）来达到被提交的多个job可公平的共享计算资源。 当调整为公平调度时，job可以共享计算资源，而job的提交仍然是有时间顺序的（虽然时间间隔很小），容易造成task在executor间分配的倾斜，拉长job的整体执行时间。 当使用fifo调度方式，先到的job优先获得计算资源，当executor数目不足时，job会等待executor被释放，task数目反而不易倾斜。 在实际使用时，如果executor数目足够，建议使用FIFO模式，如在concurrentJob为默认配置时，executor分配数目为m，则当concurrentJobs配置为n时，executor建议分配为 n*m。
关于怎么进行spark.streaming.concurrentJobs参数解密的分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。