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。
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 ...
(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...
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...
如果是client模式,这个配置仅能通过 SparkConfig 在代码中指定,因为JVM此时已经启动了。或者使用 --driver-memory 在程序提交时配置。 spark.driver.memoryOverhead 默认值,driver内存*0.1 driver使用的堆外内存大小,如果没有单位则默认为MB。 [重要] spark.executor.memory 默认值,1g executor进程的内存大小 spark....
1). spark.driver.memory 默认值1g。driver进程的on-heap内存,driver进程就是sparkcontext初始化所在的进程。在client模式下driver的堆内存,不要通过SparkConf设置,要用--driver-memory命令替换,或者在默认的配置文件里配置。 2). spark.driver.memoryOverhead ...
1、spark.driver.memory 默认值1g。driver进程的on-heap内存,driver进程就是sparkcontext初始化所在的进程。在client模式下driver的堆内存,不要通过SparkConf设置,要用--driver-memory命令替换,或者在默认的配置文件里配置。 2、spark.driver.memoryOverhead
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。