通过spark-submit命令提交作业,使用--driver-memory参数来设置Driver的内存。例如,我们可以将Driver内存设置为4G: spark-submit--classcom.example.MyApp\--driver-memory 4g\myapp.jar 1. 2. 3. 2. 在配置文件中设置 您可以在spark-defaults.conf文件中添加以下行,以设置默认的Driver内存: spark.driver.memory4g ...
为了确保Driver有足够的内存处理这项任务,可以使用如下命令设置Driver内存为8GB: spark-submit --driver-memory 8g my_spark_app.py 1. 在经过监控观察后,若发现Driver内存使用情况正常,而无频繁的垃圾回收或OutOfMemoryError,说明配置是合理的。 4. 结论 合理设置Spark的Driver内存是确保应用程序稳定运行的关键因素。
spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置。分别是driver memory 和executor memory。 从名字上大概可以猜出大概。具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存。换言之就是为当前应用分配了多少内存。 executor memory是每个节点上...
driver实际申请内存大小计算公式:driver.memory + driver.memoryOverhead (1)spark.driver.memory driver进程(JVM使用)的内存数,一般(memory/cores >= 2g) 通用配置:4g df.collect()会返回所有数据的list,但是这个方法会将所有数据pull到driver,所以在遇到driver爆内存时,可以注意这一点。参数driver.memory调高。 参...
spark中，不论spark-shell还是spark-submit，都可以设置memory⼤⼩，但是有的同学会发现有两个memory可以设置。分别是driver memory 和executor memory。从名字上⼤概可以猜出⼤概。具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存，⽽是管理多少内存。换⾔之就是为当前应⽤分配了多少内存。executor ...
spark.driver.memory:指定驱动程序的内存分配大小。可以设置为固定大小,如"2g"表示2GB内存,也可以设置为相对于可用内存的比例,如"0.5"表示可用内存的50%。 spark.driver.memoryOverhead:指定驱动程序的内存超额分配大小。该参数用于驱动程序执行期间的临时数据和缓冲区。可以设置为固定大小,如"1g"表示1GB内存,也可...
2). spark.driver.memoryOverhead 默认值是max(DriverMemory*0.1,384m)。在YARN或者kubernetes模式的cluster模式下,driver端申请的off-heap内存的总量,通常是driver堆内存的6%-10%。 3). spark.executor.memory 默认值1g。Executor的jvm内存总量。 4). spark.executor.memoryOverhead ...
(5)Driver Memory 相关参数1:spark.driver.memory 设置申请Driver的堆内内存,与executor类似 相关参数2:spark.driver.maxResultSize 代表每个Spark的action(例如collect)的结果总大小的限制,默认为1g。如果总大小超过此限制,作业将被中止,如果该值较高可能会导致Driver发生OOM,因此用户需要根据作业实际情况设置适当值。
四、spark.executor(driver).memoryOverhead --- 易混点 一、Spark 内存介绍 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种JVM进程。 Driver 程序主要负责: 创建Spark上下文; 提交Spark作业(Job)并将 Job 转化为计算任务(Task)交给 Executor 计算; 协调各个 Executor 进程间任务调度。 Exec...
解决方案:在EMR控制台中Spark服务的配置页面,调大spark.driver.memoryOverhead或spark.executor.memoryOverhead的值。 Spark任务读写OSS文件时出现Container killed by YARN for exceeding memory limits 报错原因:可能是由于读写OSS时使用的内存缓存过大。