Yarn ApplicationMaster(AM): AM负责从ResourceManager申请资源,与NodeManager进行通信启动/停止任务,监控资源的使用。在Yarn上执行Spark也要考虑AM所需资源(1G和1个Executor)。 HDFS Throughput: HDFS Client有多个并发线程写的问题,HDFS每个Executor的使用5个任务就可获取完全并发写。因此最好每个Executor的cores不高于5. ...
spark.yarn.executor.memoryOverhead:executor memory * 0.10, with minimum of 384 spark.yarn.am.memoryOverhead:am memory * 0.10, with minimum of 384 executor-cores:executor 相当于一个进程,cores 相当于该进程里的线程 内存解析 spark.xxx.memory / --xxx-memory 是 JVM 堆区域,但是 JVM 本身也会占用...
以spark1.6为例,使用内存和CPU的无外乎三个:appMaster、driver、executor,下面分别分析spark on yarn的client与cluster模式下的内存和CPU分配 一、vcores 1、driver核数: client模式:无 cluster模式:spark.driver.cores=1(默认) 2、AppMaster核数: client模式:spark.yarn.am.cores=1(默认) cluster模式:spark.drive...
设置以上三个参数,除了计算集群的节点数、节点Cores和内存大小外,还需要考虑以下四点因素: spark使用yarn做资源管理,yarn后台使用一些守护进程中运行的,如NameNode,Secondary NameNode,DataNode,JobTracker和TaskTracker,因此在设置num-executors,需为每个节点预留1个core来保证这些守护进程平稳地运行。 Yarn ApplicationMaster...
在跑Spark-On-Yarn程序的时候,往往会对几个参数(num-executors,executor-cores,executor-memory等)理解很模糊,从而凭感觉地去指定值,这是不符合有追求程序员信仰的。因此,搞懂它们,很有必要。 本文翻译自https://spoddutur.github.io/spark-notes/distribution_of_executors_cores_and_memory_for_spark_application....
executor-cores:指定每个执行器可用的CPU核心数量,例如–executor-cores 2表示每个执行器可用2个CPU核心。 jars:指定要在应用程序中使用的JAR包的路径,例如–jars /path/to/jar。 py-files:指定要在应用程序中使用的Python文件的路径,例如–py-files /path/to/pythonfile.py。
[重要] spark.yarn.am.memory, 512m,Yarn在client模式下App Master可以使用的内存,支持jvm内存格式,如512m,2g等。在cluster模式下使用 spark.driver.memory 代替。使用小写后缀作为单位,k, m, g, t, p等。 [重要] spark.yarn.am.cores,1,client模式中Yarn App Master使用的核数。在cluster模式下,使用 spar...
--master yarn \ --deploy-mode cluster \ --driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 1 \ examples/jars/spark-examples*.jar 四、总结 SPARK ON YARN模式可以分为YARN-Client和YARN-Cluster两种模式，这两种模式的主要区别在于Driver程序运行的节点不同。YARN-Client模式下，Driver程序...
--executor-cores 指定每个executor的core的数量 例如: 假设spark应用RDD有50分区 --num-executors 10 --executor-cores 5 二、Spark on yarn Job History服务配置 1.前提:yarn-site.xml中开启日志聚集功能 <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> ...
此外，Spark on Kubernetes 通过 Pod 分配 Executor 模式，执行线程数（spark.executor.cores）和 Pod 的 request cpu 是分离的，可以更加细粒度的在作业级别对控制，来提升计算资源的使用效率。在我们网易的实际实践中，在不影响整体计算性能的条件下，Spark on Kubernetes 作业整体上 cpu 可以达到超 200%的超售比。