以该命令为例,我们设置一个executor并分配内存为2800m,可以看到ui上只给executor分配了1.5G的内存。同理,如果你设置了--executor-memory=2g,那么实际上只会有1048.8M((2048 - 300) * 0.6)的内存会被分配。 spark-submit --master yarn \ --num-executors=1 \ --executor-memory=2800m \ --class org.apa...
若应用提交之时，指定的 ExecutorMemory 与 MemoryOverhead 之和大于 MonitorMemory， 则会导致 Executor ...
留一个executor给ApplicationManager => --num-executors = 29 每个节点的executor的数目 = 30 / 10 = 3 每个executor的内存 = 64GB / 3 = 21GB 计算堆开销 = 7% * 21GB = 3GB。因此,实际的 --executor-memory = 21 - 3 = 18GB 因此,推荐的配置如下:29 executors, 18GB memory each and 5 cores...
FAQ-Spark任务出现大量GC导致任务运行缓慢 问题描述/异常栈 Spark任务出现大量GC导致任务运行缓慢 解决方案 可通过调大内存或减少CPU实现,在资源充足情况下,建议调大内存,保障任务高效运行; 1、通过猛犸提交任务,直接修改executor内存即可 2、通过客户端提交任务,添加以下参数: --executor-memory xxx 问题原因 出现大量...
nohup spark-submit--master yarn--deploy-mode cluster--jars /xx/xx/xx/xx.jar--class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu--name spark_kudu--driver-memory 2g--driver-cores2--executor-memory 2g--executor-cores2--num-executors24--conf spark.default.parallelism=300spark_kudu_parquet-1.0-SNAPSHOT....
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 意见反馈 文档内容是否对您有帮助? 提供反馈
spark.yarn.executor.memoryOverhead是executor所需的额外内存开销。 默认为max（executorMemory * 0.10，...
ExecutorMemory (总m-1G(OS))/nodes_num-MemoryOverhead 例子1 硬件资源: 6 节点,每个节点16 cores, 64 GB 内存 每个节点在计算资源时候,给操作系统和Hadoop的进程预留1core,1GB,所以每个节点剩下15个core和63GB 内存。 core的个数,决定一个executor能够并发任务的个数。所以通常认为,一个executor越多的并发任...
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。 二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大...
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead = 4096 1. 不设置默认 300m,通常在项目中,这里都会出现问题,导致spark作业一直崩溃无法正常作业,此时就应该去调节这个参数,至少为1G,甚至高达30G spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在网络传输的过程中会使用堆外内存进行spark的读写操作(零拷贝)。所以使用了...