Spark性能调优 Container killed by YARN for exceeding memory limits. 碰到这个问题，是个正常人都觉得要加大内存或者调节excutor等参数配置。这个问题已解决。调参数作用微乎其微，而且背后也是有机制的，不是你调了就能看到效果，几乎没什么卵用。 如果集群中其他人大概的配置参数一样，你的程序溢出了，放心，绝大多数是你的代码问题，或许你用到了什 ...
2021-05-21 16:28 0 343 推荐指数：
19/08/12 14:15:35 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 5 on worker01.hadoop.mobile.cn: Container killed by YARN for exceeding memory limits ...
对此 提高了对外内存 spark.executor.memoryOverhead = 4096m 重新执行sql 改报下面的错误 从错误来看 是堆外内存溢出 Spark的shuffle部分使用了netty框架进行网络传输，但netty会申请堆外内存缓存 Shuffle时 ...
1、spark汇聚失败 出错原因，hive默认配置中parquet和动态分区设置太小 2.hive数据入hbase报错 出现报错原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大内存后还会出现连接超时的报错 解决连接超时 ...
Spark性能调优之Shuffle调优 • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存 ...
总结一下spark的调优方案--性能调优： 一、调节并行度 1、性能上的调优主要注重一下几点： Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2、如何分配资源 ...
spark作业性能调优 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功 降低资源消耗 提高计算性能 一、开发调优： （1）避免创建重复的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链” 开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表 ...
数据接收并行度调优（一） 通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。 每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver ...
原则一：避免创建重复的RDD 通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；以此类推，循环往复，直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中，多个RDD会通 ...
