spark任务在executor端的运行过程分析
CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇，我们主要分析了一次作业的提交过程，严格说是在driver端的过程，作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage，依次提交每个stage，将每个stage创建于分区数相同数量的Task ...
原文：spark yarn任务的executor 无故 timeout之原因分析
问题： 用 spark submit master yarn deploy mode cluster driver memory G num executors executor memory G 提交任务时，最后一个executor 执行时间 超过了 s 导致 timeout而退出，造成任务重新执行造成用时过长。具体请看下面介绍： spark.yarn.executor.memoryOverhe ...
2017-01-13 10:23 2 11257 推荐指数：
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