Spark集群未使用所有执行程序

如何解决Spark集群未使用所有执行程序

我正在尝试在Spark中优化一个长期运行的作业，看来无论与群集一起运行的执行者有多少，该作业仍需要约3个小时才能完成。

检查了Ganglia用户界面，我发现有空闲的执行器（！）

集群设置：

通过EMR群集实现纱线+火花
1名大师+ 4名工人
实例类型：r5d.4x大16核+ 128GB内存+ 2 x 300 NVMe SSD
PySpark +脚本中的多线程

我在做什么错了？

火花配置：

spark.executor.memory: 70G
spark.executor.cores: 70
spark.rdd.compress : false
spark.io.compression.codec : org.apache.spark.io.SnappycompressionCodec
spark.io.compression.snappy.blockSize : 32768
spark.serializer : org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.kryo.referenceTracking : true
spark.kryo.registrationrequired : false
spark.hadoop.validateOutputSpecs : false
spark.memory.fraction: 0.7
spark.memory.storageFraction: 0.5
spark.scheduler.allocation.file: /home/hadoop/fairscheduler.xml
spark.scheduler.mode: FAIR
spark.cleaner.referenceTracking.blocking: false
spark.cleaner.periodicGC.interval: 3min
spark.task.cpus: 2
spark.executor.instances: 4
spark.yarn.executor.memoryOverhead: 45000
spark.default.parallelism: 64
spark.sql.shuffle.partitions: 64
spark.speculation: false
spark.speculation.multiplier: 5
spark.speculation.quantile: 0.80
spark.speculation.interval:  1000ms

此外，尝试重新分区数据框，这没有帮助。

dataframe = load_raw_data(reader,id).repartition(64)