原文:spark调优-如何合理的分配资源(executor-memory,num-executors,executor-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 。 num executors,executor cores num executors和executor cores,由于执行任务的并发数 num e ...

2022-04-13 14:21 0 661 推荐指数:

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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
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
【总结】Spark任务的core,executormemory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executorscoresmemory,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
Spark中的Driver和Executor详解及相关

Driver: ①、driver进程就是应用的main()函数并且构建sparkContext对象,当我们提交了应用之后,便会启动一个对应的driver进程,driver本身会根据我们设置的参数占有一定的资源(主要指cpu core和memory)。②、driver可以运行在master ...

Mon Sep 27 00:44:00 CST 2021 0 364
SparkExecutors memory空间分配

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 ...

Sat Jun 20 00:50:00 CST 2020 0 1007
 
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