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### 步骤五:配置spark.yarn.executor.memoryoverhead参数 在提交应用程序的命令中添加spark.yarn.executor.memoryoverhead参数的配置,以确保Spark应用程序能够正确使用资源。 ```bash spark-submit \ ... \ --conf spark.yarn.executor.memoryoverhead=2048 ``` ## 三、总结 通过上述步骤,我们成功配置了spark.ya...
Spark任务需要调整executor的overhead内存,设置了参数spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096,但实际计算的时候依旧按照默认值1024申请资源。从Spark 2.3版本开始,推荐使用新参数spark.executor.memoryOverhead设置executor的overhead
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...
表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.executor.memoryOverhead 用于指定每个executor的堆外内存大小(MB),增大该参数值,可以防止物理内存超限。该值是通过max(384,executor-memory*0.1)计算所得,最小值为384。 1024父主题: Spark Core性能调优 上一篇:配置Spark Core广播变量 下一篇:使用External Shuffle Service...
spark.yarn.executor.memoryOverhead是executor所需的额外内存开销。 默认为max（executorMemory * 0.10，...
spark.memory.offHeap.size为堆外内存的参数,spark.executor.memoryOverhead:堆外内存参数,内存额外开销。默认值为spark.executor.memory*0.1,并且会与最小值384mb做对比,取最大值。 比如配置为6G,此时会取max(6G,384mb)=600mb。也就是堆外内存最小开销384mb。
1.1 堆外内存 堆外内存的大小由 spark.executor.memoryOverhead 参数指定，默认大小为 executorMemory *...
整个Executor内存区域分为两块: 1. JVM堆外内存 大小由 spark.yarn.executor.memoryOverhead 参数指定。默认大小为 executorMemory * 0.10, with minimum of 384m。 此部分内存主要用于JVM自身,字符串, NIO Buffer(Driect Buffer)等开销。此部分为用户代码及Spark 不可操作的内存,不足时可通过调整参数解决。
最好还是executor-cores 定为1vcore。参考的常用比例为“executor-cores=1 ：executor-memory=6G：平均...