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 第三种方法：使用优化的executors 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 呢 一些资源参数设置的基本知识 Hadoop Yar ...
2019-03-01 13:47 1 2318 推荐指数：
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 ...
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-executors ...
转载：https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 ...
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 ...
Executors Spark executor internals： 每个执行器都有一个executor JVM， 存储RDD分区， 缓存RDD分区，运行内部线程。 如果内核数量超过了任务所需的数量，那么JVM中也会有空闲的内核。 Executor memory ...
spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer ) 建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer，因为KryoSerializer ...
【转】https://www.javaroad.cn/questions/11162 1 个月前 ...
配置文件: pom.xml <properties> <scala.version>2.11.8</scala.version> <spark.version>2.2.0</spark ...
