【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 ...
原文：Spark core 总结
Spark RDD五大特性 RDD由一组partition组成 每一个分区由一个task来处理 RDD之间有一些列依赖关系 分区类算子必须作用在kv格式得RDD上 spark为task执行提供了最佳计算位置，尽量将task发送到数据所在节点执行 spark 快的原因 spark 尽量将数据放在内存 spark容易出现OOM 粗粒度资源申请 在应用程序启动的时候就会申请所有资源 DAG有向无环图 优 ...
2020-02-15 14:15 0 722 推荐指数：
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