运行在YARN上的Spark程序的Executor，Cores和Memory的分配

最新推荐文章于 2023-08-17 17:06:25 发布
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分类专栏： Spark-submit Spark 大数据
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为什么 Spark UI 上显示的 Executor Cores 与 Yarn 上的 vCore 数量不符？
Laurence的技术博客
08-24 539
你可能会在自己的集群上观察到：Spark UI 上显示的 Executor Cores 与 Yarn 上的 vCore 数量是不符的，本文将会给出详细解释。本文和《为什么我的集群一个 Spark Executor / Yarn Container 只有一个vCore?》一文有比较密切的关系，建议先阅读一下此文，本文可以看作是这篇文章的“补充”，因为原文只讨论了Yarn上的情况，并没有Spark UI和本地实际资源分配的讨论和验证！
为什么分配给Spark的Executor数量和Cores与请求值不符？
最新发布
Laurence的技术博客
08-28 599
作为的姊妹篇，我们再来看另外一种更“离奇”的情况，这种情况下，Spark UI上显示的Executor数量和每个Executor占用的核数与请求值完全对应不上。如果再仔细观察一下可以发现如下规律：实际分配的Executor数量往往比申请的数量少，单个Executor的合数一般比申请的值大，但是：总的分配的核数与申请的数量（）是可以对齐的。特别说明的是：本文描述的情况排除了集群不足和EMR 6.11），OSS Spark没有此问题。接下来，我们先看一下测试的情况。
如何为Spark应用程序分配--num-executors，--execuor-cores和--executor-memory
Java_Man_China的博客
08-02 332
转载源：https://blog.youkuaiyun.com/yolohohohoho/article/details/88056381
spark参数调优
weixin_30907935的博客
11-03 704
摘要 　　1.num-executors 　　2.executor-memory 　　3.executor-cores 　　4.driver-memory 　　5.spark.default.parallelism 　　6.spark.storage.memoryFraction 　　7.spark.shuffle.memoryFraction 　　8.total-executor...
spark调度系列----1. spark stanalone模式下Master对worker上各个executor资源的分配
u012684933的专栏
09-14 5209
spark Application的注册时在Master类中对RegisterApplication消息的处理。 Master类里面对 RegisterApplication 消息处理时， 首先将Application信息注册到Master，然后调用了Master.schedule方法 相关代码如下： case RegisterApplication(description, d
Spark分配num-executors，execuor-cores和executor-memory
L, there!
06-14 1万+
spark配置参数设置 driver.memory：driver运行内存，默认值512m，一般2-6G num-executors：集群中启动的executor总数 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...
spark提交任务参数–executor-cores设置不起作用
The palest ink is better than the best memory
11-22 7530
问题描述 1.虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory参数，但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores参数。 举个例子： ./spark-submit –master yarn-client –executor-cores 4 –num-executors 6 –executor-memory...
为什么我的 Spark Executor / Yarn Container 只有一个vCore?
Laurence的技术博客
08-17 525
在很多集群里，在关闭了Spark的DynamicAllocation的前提下（避免自动申请空闲资源，干扰测试结果），都会观察到：提交Spark作业时，申请 1 个 driver + n 个 executor 会在Yarn上会对应创建 n+1 个 container，但是每个container只有一个vCore，通过--driver-cores和--executor-cores设定的vCore数都未奏效。有人会因此错误的认为Yarn上的一个vCore对应一个Spark的executor，这是非常错误的，正确的
spark 指定相关的参数配置 num-executor executor-memory executor-cores
weixin_30596165的博客
08-08 766
num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个...
spark重要参数调优建议：executor-cores/spark.executor.cores设置每个Executor进程的CPU core数量
学亮编程手记
06-05 8574
executor-cores/spark.executor.cores 参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。 参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大
spark-submit 参数设置说明
热门推荐
06-17 1万+
原文：https://intl.aliyun.com/help/zh/doc-detail/28124.htm 本章节将介绍如何在 E-MapReduce 场景下设置 spark-submit 的参数。 集群配置 软件配置 E-MapReduce 产品版本 1.1.0 Hadoop 2.6.0 Spark 1.6.0 硬件配置 Master 节点
spark性能调优：资源优化
purisuit_knowledge的专栏
07-08 714
转载： 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很 多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数 设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进 而导致各...
kylin使用时候出现的问题及处理方式(二)
king_hui719的博客
09-05 2212
文章主要针对kylingence或者kylin及hadoop的各个组件使用的问题汇总： 问题7 Hive 重启后，Kyligence Enterprise 报错 "/tmp/hive-scratch on HDFS should be writable" 问题8问题描述： 在 FushionInsight C70 中重新启动 Hive 后，Kyligence Enterprise 报告 "...
spark-submit工具参数说明
weixin_33905756的博客
10-20 233
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
executor-cores参数并未对vcores生效的原因分析
卧龙居
11-16 5703
虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory参数，但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores参数。 举个例子： ./spark-submit –master yarn-client –executor-cores 4 –num-executors 6  –executor-memory
spark参数executor-cores引起的异常
doctorq
10-11 3915
测试阶段我用了单机的redis,然后我今天将executor-cores的值由1改为了2,然后提交到spark的时候报错 报错信息Unexpected end of stream16/10/11 16:35:50 WARN TaskSetManager: Lost task 63.0 in stage 3.0 (TID 212, gzns-arch-spark04.gzns.iwm.name): r
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