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。
(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。 参数调优建议:Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。 (...
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...
spark.executor.memory 每个executor分配的内存数,默认1g,会受到yarn CDH的限制,和memoryOverhead相加 不能超过总内存限制。 spark.driver.maxResultSize driver端接收的最大结果大小,默认1GB,最小1MB,设置0为无限。 这个参数不建议设置的太大,如果要做数据可视化,更应该控制在20-30MB以内。
SPARK 中 DriverMemory和ExecutorMemory 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...
4、driver-memory 设置Driver进程的内存 调优,通常不设置或设为1G 但注意若是使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理,那么必须确保Driver的内存足够大,否则会出现OOM内存溢出的问题。 5、spark.default.parallelism 设置每个stage的默认task数量 ...
节点参数使用conf.xxx,部分spark.sql.xxx参数支持sql,但可能存在不生效情况,建议使用图中节点参数设置 如下动态分区参数: -spark.app.name:自定义spark application名称,将在webui及日志中显示-driver-cores:配置driver容器cpu个数,仅在cluster模式生效,client模式被spark.yarn.am.cores参数覆盖-driver-memory:配置driver...
--driver-memory 1g \ --executor-memory 5g \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.2.18-SNAPSHOT.jar 100000 executor 是 7g image.png 测试结果: executor-memory设置是有效的,但值不对,比预想的高 num-executors 数量不对 二、源码探究