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....
MemoryManager有两个子类StaticMemoryManager(静态内存管理),UnifiedMemoryManager(统一内存管理,Spark1.6之后默认)。 MemoryManager包含四个内存池对象(内存池MemoryPool通过Long型变量,控制内存池的使用情况)和tungstenMemoryAllocator(Allocates memory for use by Unsafe/Tungsten code)。 内存有关方法: MemoryManager的acqui...
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...
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2、executor-memory计算 计算公式: val executorMem = args.executorMemory + executorMemoryOverhead 假设executor-为X(整数,单位为M),即 1) 如果没有设置spark.yarn.executor.memoryOverhead, executorMem= X+max(X*0.1,384) 2)如果设置了spark.yarn.executor.memoryOverhead(整数,单位是M) ...
memory,配置每个executor的内存,一个node,3 executor, 63G内存可用,所以每个executor可配置内存为63 / 3 = 21G 从Spark的内存模型角度,Executor占用的内存分为两部分:ExecutorMemory和MemoryOverhead,预留出MemoryOverhead的内存量之后,才是ExecutorMemory的内存。
spark执行的时候，可以通过spark.executor.memory来设置executor所需的内存大小。 spark.yarn.executor....
确定当前配置:首先,需要查看当前的spark.executor.memoryOverhead配置值。可以通过查看Spark作业的提交命令或配置文件来获取这个值。 bash spark-submit --conf spark.executor.memoryOverhead=2g ... 分析内存使用情况:通过观察Spark作业的日志或监控工具(如Ganglia、Grafana等),分析Executor进程的内存使用情况,特别是非...
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....
该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且JVM ...