executor-memory 在集群資源允許的情況下,且不oom的情況下,通常越多越好,同時要在webui觀察gc時長,達到平衡值(過多的內存會導致單次gc所需時間過長,過少的內存會導致頻繁gc),個人建議上限為單個containers最大值的75%。 num ...
num executors參數說明:該參數用於設置Spark作業總共要用多少個Executor進程來執行。Driver在向YARN集群管理器申請資源時,YARN集群管理器會盡可能按照你的設置來在集群的各個工作節點上,啟動相應數量的Executor進程。這個參數非常之重要,如果不設置的話,默認只會給你啟動少量的Executor進程,此時你的Spark作業的運行速度是非常慢的。參數調優建議:每個Sp ...
2017-08-08 22:38 2 14775 推薦指數:
executor-memory 在集群資源允許的情況下,且不oom的情況下,通常越多越好,同時要在webui觀察gc時長,達到平衡值(過多的內存會導致單次gc所需時間過長,過少的內存會導致頻繁gc),個人建議上限為單個containers最大值的75%。 num ...
轉載:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 ...
文章目錄 前言 一些資源參數設置的基本知識 不同配置的優劣分析 第一種方法:使用較小的executors 第二種方法:使用較大的executors ...
轉載於:https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10611321.html 前言 在我們提交spark程序時,應該如何為Spark集群配置–num-executors, - executor-memory和–execuor-cores ...
創建與分配Executor的方式根據各種資源調度方式的不同而有差異,但拿到Executor后每種資源調度方式下的Executor的運作都一樣,並由Executor完成最終的計算 Task在Executor中執行時涉及到依賴環境的創建和分發、任務執行、任務結果的處理 ...
執行Spark任務,資源分配是很重要的一方面。如果配置不准確,Spark任務將耗費整個集群的機緣導致其他應用程序得不到資源。 怎么去配置Spark任務的executors,cores,memory,有如下幾個因素需要考慮: 數據量 任務 ...
spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer ) 建議設置為 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因為KryoSerializer ...
Spark 框架有兩個核心組件:Driver和Executor Driver:驅動整個應用運行起來的程序,也叫Driver類 將用戶程序轉化為作業(job) 在 Executor 之間調度任務(task) 跟蹤 Executor 的執行情況 ...