1、num-executors,execuor-cores和executor-memory的分配 driver.memory :driver运行内存,默认值512m,一般2-6G num-executors :集群中启动的executor总数 executor.memory :每个executor分配的内存数,默认值512m,一般4-8G executor.cores :每个executor分配的核心数目 yarn.am.memory :AppMaster内存,默认值512m yarn....
spark.driver.host 主机名 spark.driver.port spark.network.timeout 默认值,120s 默认网络交互超时时间,下面的配置如果没有配,都会使用这个时间。 spark.core.connection.ack.wait.timeout, spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs, spark.shuffle.io.connectionTimeout, spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookup...
对于单机模式,Driver 的默认内存通常是 1 GB。而在集群模式下,Driver 的内存配置可以通过设置spark.driver.memory属性来进行调整。如果没有特别指定,Spark 会采用内置的默认值。 设置Driver 内存 可以通过以下方式设置 Driver 的内存: spark-submit--confspark.driver.memory=4g your_application.py 1. 在这个命令中,...
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。 过大会导致OOM。 spark.extraListeners 默认none...
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 默认值max(executor*0.1,384).单个executor申请的off-heap内存的总...
建议将其保留为默认值。 默认值:0.6 (Spark 1.6 默认为 0.75,Spark 2.0+ 默认为 0.6) 参数:spark.memory.storageFraction 含义:可以逐出的存储内存量,以spark.memory.fraction预留的区域大小的一部分表示。数值越高,则可用于执行的工作内存就越少,任务可能会更频繁地溢出到磁盘上. 建议将其保留为默认值。 默认...
其中,若参数未手动设置,会分配默认值。 也就是说,使用默认参数,每个executor就会分配4g + max(5g, 3.7g) + 6g = 15g的内存,对于一般任务已经足够使用。 -- driver spark.driver.cores 1 spark.driver.memory 4g -- executor spark.executor.cores 2 ...
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 默认值max(executor*0.1,384).单个executor申请的off-heap内存的总量。