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
executor.memory :每个executor分配的内存数,默认值512m,一般4-8G executor.cores :每个executor分配的核心数目 yarn.am.memory :AppMaster内存,默认值512m yarn.am.memoryOverhead :am堆外内存,值为 AM memory * 0.07, 最小384 yarn.driver.memoryOverhead :driver堆外内存,driverMemory *0.07 最小384 yarn.ex...
spark.yarn.driver.memoryOverhead:值为driverMemory * 0.07, with minimum of 384 spark.yarn.am.memoryOverhead:值为AM memory * 0.07, with minimum of 384 注意: --executor-memory/spark.executor.memory控制 executor 的堆的大小,但是 JVM 本身也会占用一定的堆空间,比如内部的 String 或者直接 byte buffer...
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.executor.memoryOverhead 默认值:executorMemory * 0.10, with minimum of 384; jvm非堆内存的开销,一般占max(executorMemory *10%,384M)大小 3.Spark On YARN资源分配策略 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行。
spark.executor.memory:默认值1024m spark.yarn.am.memory:默认值512m spark.yarn.executor.memoryOverhead:默认executorMemory * 0.10, 最小384m spark.yarn.driver.memoryOverhead:默认driverMemory * 0.10, 最小384m spark.yarn.am.memoryOverhead:默认AM memory * 0.10, 最小 384m ...
默认值是max(DriverMemory*0.1,384m)。在YARN或者kubernetes模式的cluster模式下,driver端申请的off-heap内存的总量,通常是driver堆内存的6%-10%。 3). spark.executor.memory 默认值1g。Executor的jvm内存总量。 4). spark.executor.memoryOverhead 默认值max(executor*0.1,384).单个executor申请的off-heap内存的总...
spark.executor.memoryOverhead默认值2g*0.1在与384mb比较取最大值这时为384mb，三个参数相加大于4G，所以这时会提示错误 这时可修改参数，重新提交 spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num-executors 3 --executor-cores 4 --conf spark.memory.offHeap.enabled=true -...
1、Yarn-client模式同样是适用于测试,因为Driver运行在本地,Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信,会造成客户机网卡流量的大量增加. 2、 ApplicationMaster的作用: 为当前的Application申请资源 给NodeManager发送消息启动Executor。 注意:ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能,并没有作业调度的功能。