executor-memory 在集群资源允许的情况下，且不oom的情况下，通常越多越好，同时要在webui观察gc时长，达到平衡值(过多的内存会导致单次gc所需时间过长，过少的内存会导致频繁gc)，个人建议上限为单个containers最大值的75%。 num ...

转载：https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 ...

文章目录 前言 一些资源参数设置的基本知识 不同配置的优劣分析 第一种方法：使用较小的executors 第二种方法：使用较大的executors ...

转载于:https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10611321.html 前言 在我们提交spark程序时，应该如何为Spark集群配置–num-executors， - executor-memory和–execuor-cores ...

创建与分配Executor的方式根据各种资源调度方式的不同而有差异，但拿到Executor后每种资源调度方式下的Executor的运作都一样，并由Executor完成最终的计算 Task在Executor中执行时涉及到依赖环境的创建和分发、任务执行、任务结果的处理 ...

执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。 怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑： 数据量 任务 ...

spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer ) 建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer，因为KryoSerializer ...

Spark 框架有两个核心组件:Driver和Executor Driver:驱动整个应用运行起来的程序,也叫Driver类 将用户程序转化为作业（job） 在 Executor 之间调度任务(task) 跟踪 Executor 的执行情况 ...