spark on yarn内存和CPU分配
以spark1.6为例，使用内存和CPU的无外乎三个:appMaster、driver、executor，下面分别分析spark on yarn的client与cluster模式下的内存和CPU分配一、vcores1、driver核数: client模式:无 cluster模式 ...
原文：Spark On YARN内存分配
本文转自：http: blog.javachen.com memory in spark on yarn.html utm source tuicool 此文解决了Spark yarn cluster模式运行时，内存不足的问题。 Spark yarn cluster模式运行时，注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置。默认为 G Spark On YARN内存分 ...
2016-08-27 17:19 0 6350 推荐指数：
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配置Spark on YARN集群内存
参考原文：http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大，默认的spark的内存设置就不行了，需要重新设置。还没有看Spark源码，只能先搜搜相关 ...
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关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情，单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻。于是，最近查了大量的资料，综合各种解释，终于理解到了一个比较清晰的程度，在这里将理解的东西做一个简单的记录，以备忘却。首先，先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数 ...