Spark-submit是Apache Spark中用于提交Spark应用程序的命令行工具。executor内存问题是指在Spark应用程序中,executor的内存分配不合理导致性能下降或者任务失败的情况。 在Spark中,executor是运行在集群中的工作进程,负责执行任务和存储数据。executor的内存分为两部分:用于存储RDD数据的堆内存(Heap Memory)和用于存储执行过程...
excutor-memory底层是如何分配的源码如下// 默认值,1024MB var executorMemory = 1024 // OverHead 比例参数,默认0.1 val MEMORY_OVERHEAD_FACTOR = 0.10 val MEMORY_OVERHEAD_MIN = 384 val executorMemoryOverhead = sparkConf.getInt("spark.yarn.executor.memoryOverhead",math.max((MEMORY_OVERHEAD_FACTOR ...
通常来说,Spark默认设置的数量是偏少的(比如就几十个task),如果task数量偏少的话,就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下,无论你的Executor进程有多少个,内存和CPU有多大,但是task只有1个或者10个,那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行,也就是白白浪费了资源!因此Spark官网建议的设置...
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....
--executor-memory --total-executor-cores --num-executors --executor-core 参数设置 三、模块依赖问题 Reference 一、Spark的常用启动方式 1.1 local本地模式 spark单机运行,开发测试,可以local[N]来设置使用N个线程,每个线程有一个core。spark-submit默认是spark-submit --master local...
MEMORY_ONLY_SER基本含义同MEMORY_ONLY。唯一的区别是,会将RDD中的数据进行序列化,RDD的每个partition会被序列化成一个字节数组。这种方式更加节省内存,从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。MEMORY_AND_DISK_SER基本含义同MEMORY_AND_DISK。唯一的区别是,会将RDD中的数据进行序列化,RDD的每个partition会...
我们在使用spark-submit把我们自己的代码提交到yarn集群运行时,spark会在yarn集群上生成两个进程角色,一个是driver,一个是executor,当这两个角色进程需要我们传递一些资源和信息时,我们往往会使用spark-submit的选项来进行传递。那么这些资源和信息,在使用spark-submit指定了之后,都去了哪里呢,为什么远在机房的driver和ex...
// 在算子函数中,使用广播变量时,首先会判断当前task所在Executor内存中,是否有变量副本。// 如果有则直接使用;如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。// 每个Executor内存中,就只会驻留一份广播变量副本。vallist1 = ...vallist1Broadcast = sc.broadcast(list1)...
/bin/spark-submit --master yarn-cluster --num-executors 100 --executor-memory 6G --executor-cores 4 --driver-memory 1G --conf spark.default.parallelism=1000 --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \ ...
spark.driver.memory spark-submit提交一个job到spark集群中,大致的经历三个过程: Driver中SparkSession环境预准备 yarn/mesos申请资源(申请executor) Driver得到executor之后开始生成task任务,并执行 代码总Main入口如下: Main支持两种模式CLI:SparkSubmit;SparkClass ...