由于yarn默认容器资源为最小核心数,即一个cpu, 所以我们要根据并行度去调整分配的cpu资源 程序如下:指定并行度为5,指定每个TM的slot数为2 -p 5 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 所以虽然配置了2个slot(并发度 ...
一 概述 每个job提交到yarn上执行时,都会分配Container容器去运行,而这个容器需要资源才能运行,这个资源就是Cpu和内存。 CPU资源调度 目前的CPU被Yarn划分为虚拟CPU,这是yarn自己引入的概念,因为每个服务器的Cpu计算能力不一样,有的机器可能是 其他机器的计算能力的 倍,然后可以通过多配置几个虚拟内存弥补差异。在yarn中,cpu的相关配置如下。 yarn.nodem ...
2019-12-12 20:04 0 681 推荐指数:
由于yarn默认容器资源为最小核心数,即一个cpu, 所以我们要根据并行度去调整分配的cpu资源 程序如下:指定并行度为5,指定每个TM的slot数为2 -p 5 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 所以虽然配置了2个slot(并发度 ...
资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对 ...
本文主要讨论CDH集群的YARN调优配置,关于YARN的调优配置,主要关注CPU和内存的调优,其中CPU是指物理CPU个数乘以CPU核数,即Vcores = CPU数量*CPU核数。YARN是以container容器的形式封装资源的,task ...
【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin ...
Spark调优主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础;数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle调优,面向 ...
摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一、概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置 ...
Spark性能调优之资源分配 性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,性能和速度上的提升,是显而易见的。基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后, 进行性能调优 ...
1、背景 前一段时间观察了一下资源中心CPU的利用率,入下图 CPU峰值利用率在10%左右,有点资源浪费,所以进行了缩容。在节省了30%的硬件资源之后,服务大部分指标正常,但是超时量有点增长,有原来的每天50以内,变到了如今的250以内。所以来看一波小小的优化。 首先对比下缩容前后的变化 ...