原文:深入探究Spark -- 了解Executor和参数配置

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 Driver端的处理 书中有详细介绍,但和前面Scheduler感觉有重复部分 Executor的工作参数设置: spark.exe ...

2018-03-07 15:13 0 4553 推荐指数:

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深入探究Spark -- Storage存储的配置

Storage负责管理Spark计算过程中产生的数据,包括Disk和Memory,其中持久化的动作都是由Storage模块完成的 Storage模块采用Master/Slave架构,Master负责整个App的Block元数据信息的管理和维护,Slave将Block更新状态 ...

Wed Mar 07 23:14:00 CST 2018 0 2484
spark 指定相关的参数配置 num-executor executor-memory executor-cores

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认 ...

Wed Aug 09 06:38:00 CST 2017 2 14775
深入探究Spark -- 最复杂的Shuffle

Shuffle是性能调优的重点,Shuffle是为了汇聚有共同特征的一类数据到一个计算节点上进行计算。 Shuffle过程非常复杂:数据量大、将数据汇聚到正确的Partitio ...

Wed Mar 07 23:06:00 CST 2018 0 1577
【总结】Spark任务的core,executor,memory资源配置方法

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 ...

Fri Aug 06 01:26:00 CST 2021 0 168
SparkExecutor上的内存分配

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

Fri Sep 01 22:42:00 CST 2017 0 2919
Spark的Driver和Executor

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 ...

Mon Jan 10 16:38:00 CST 2022 0 1150
Spark Executor 概述

Spark Executor 工作原理: 1. 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 2. ...

Sun Dec 24 20:00:00 CST 2017 0 2260
Spark 配置参数

table td { width: 25% } SparkConfiguration 这一章节来看看 Spark的相关配置. 并非仅仅能够应用于 SparkStreaming, 而是对于 Spark的各种类型都有支持. 各个不同. 其中中文参考链接版本是2.2, 而当前文档的版本是2.4.4 ...

Thu Jan 16 02:27:00 CST 2020 0 2329
 
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