在 Ubuntu 上设置 Spark 作业的作业优先级（提交 Sparkstreaming 作业）

在 Ubuntu 中，Spark 作业优先级通常是通过调整 Spark 配置参数来完成的。 但请注意，Spark 本身并不直接提供作业级别的优先级。 它主要关注的是执行任务的资源分配和调度。

但是，您可以通过调整 Spark 配置参数来间接影响任务执行优先级。 例如，您可以调整spark.locality.wait参数来控制任务在本地节点等待的时间，从而影响任务的启动和执行顺序。 该参数可以接受 Spark 在尝试在本地节点上启动任务之前等待的时间值（以秒为单位），而不是立即在其他节点上调度该任务。 增加此等待时间会增加更高优先级任务在本地节点上运行的机会。

此外，如果您使用 YARN 作为 Spark 的集群管理器，则可以通过调整 YARN 的资源分配策略来影响 Spark 作业的优先级。 例如，您可以通过设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores等参数来控制每个节点的资源分配。能。 ，从而影响任务的调度和执行顺序。

注意，这些方法并不是直接设置Spark作业的优先级，而是通过影响任务的调度和执行顺序来间接设置。 在Spark中，任务优先级主要由任务ID和任务本身的提交顺序决定。 如果您需要更多地控制任务优先级，我们建议您考虑使用其他调度框架或工具。

最后，请注意，上述方法可能需要根据您的具体需求和 Spark 版本进行调整。 我们建议您参考 Spark 的官方文档以获取更详细的信息和指导。