### 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
spark.executor.memory:JVM On-Heap内存(堆内内存),在使用spark submit提交的时候,可以通过配置--executor-memory来对这个值进行修改。 spark.yarn.executor.memoryOverhead:这是用于配置Executor的额外内存,因为Executor在执行的时候,可能会超过executor memory,所以会为executor预留一部分内存。 spark.memory.offHeap.enab...
申请executor的堆外内存，默认单位是MB 。主要用于JVM自身，字符串NIOBuffer等开销
spark.yarn.executor.memoryOverhead这个参数困扰了我很久,首先文档说它代表的是exector中分配的堆外内存,然而在创建MemoryManager时,有另一个参数spark.memory.offHeap.size,它决定了MemoryManager管理的堆外内存。那spark.yarn.executor.memoryOverhead这个参数与堆外内存有什么关系?
spark.executor.memoryOverhead,Spark 2.3 前,这个参数名为:spark.yarn.executor.memoryOverhead spark.yarn.executor.memoryOverhead这个参数还没有完全被废弃,在未来会被废弃。 目前开源版本(branch3.3)的处理逻辑是:如果配制了spark.executor.memoryOverhead参数,就用spark.executor.memoryOverhead,如果没有配制spark.ex...
spark.executor.memoryOverhead,spark.executor.memory,spark.memory.offHeap.size spark.executor.pyspark.memory,四个参数决定，也就是这四个参数相加的和不能大于yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 的值(如果不使用pyspark可以忽略spark.executor.pyspark.memory此参数)。三个参数：1. spark.executor.memory: spark...
spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memory * 0.10, with minimum of 384 ...
关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数。本文主要讨论内存分配情况,所以只需要关注以下几个内心相关的参数: spark.driver.memory:默认值512m spark.executor.memory:默认值512m spark.yarn.am.memory:默认值512m spark.yarn.executor.memoryOverhead:值为executorMemory * 0.07, with minimum of 384 ...