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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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
08-24 674
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？
Laurence的技术博客
08-28 747
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
08-02 353
转载源：https://blog.youkuaiyun.com/yolohohohoho/article/details/88056381
spark参数调优
weixin_30907935的博客
11-03 729
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...
查看spark on yarn的日志和程序状态的方法
cihongmo6452的博客
12-03 420
一、在命令行使用命令查看 (1)查看日志：yarn logs -applicationIdapplication_1469094096026_26612 (2)查看状态：yarn applicaiton -statusapplication_1469094096026_26612 红色...
spark性能调优：资源优化
purisuit_knowledge的专栏
07-08 748
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...
Spark --如何合理地设置executor-memory、executor-cores、num-executors
patrick_big_data的博客
03-15 1万+
文章目录参数介绍以下4点建议需要牢记配置参数方法一：Tiny executors（One Executor per core）方法二：Fat executors (One Executor per node)方法三：Balance between Fat (vs) Tiny方法四：在方法三基础上每个executor不需要这么多内存参考网址 参数介绍 executor-memory 表示分配给每个e...
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...
为什么我的 Spark Executor / Yarn Container 只有一个vCore?
Laurence的技术博客
08-17 672
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
kylin使用时候出现的问题及处理方式(二)
king_hui719的博客
09-05 2247
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 5248
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提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default.parallelism分析
あずにゃん梓喵的博客
07-19 7127
Impala 操作/读写 Kudu，使用druid连接池 Kudu 原理、API使用、代码 Kudu Java API 条件查询 spark读取kudu表导出数据为parquet文件（spark kudu parquet） kudu 导入/导出 数据 Kudu 分页查询的两种方式 map、flatMap(流的扁平化)、split 的区别 Spark(SparkSql) 写数据到 ...
spark-submit提交参数说明以及与yarn-site.xml中参数的相互约束关系+spark运行架构图解(持续更新中)
微电子学与固体电子学-俞驰
05-01 2021
先复习下yarn-site.xml中几个参数的含义[3]: 配置文件 配置设置 默认值 计算值 yarn-site.xml yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 MB = containers * RAM-per-container yarn-site.xml yarn.scheduler.minimu...
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fansy1990的专栏
01-10 2万+
本篇博客参考：http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/how-to-tune-your-apache-spark-jobs-part-2/ 软件版本：CDH：5.7.2，JDK：1.7；问题描述：在使用Spark On YARN时（无论是Client模式或者是Cluster模式，当然下面会有这种模式的对比区别），可以添加诸如：--executor-memory
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06-30 3791
我们知道，spark执行的时候，可以通过 --executor-memory 来设置executor执行时所需的memory。但如果设置的过大，程序是会报错的，如下 555.png 那么这个值最大能设置多少呢？本文来分析一下。 文中安装的是Spark1.6.1，安装在hadoop2.7上。 1、相关的2个参数 1.1 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 这个参数表示每个container能够申请到的最大内存，一般是集群统一配置。Spark中的executor进程是跑在c
Spark程序运行核数Cores和内存Memory配置
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10-25 2400
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在Spark应用程序中，合理配置资源参数（如driver memory、executor memory、cores和instances）是优化性能和避免OOM错误的关键。这些参数决定了Spark如何分配计算资源，直接影响任务执行效率。Spark支持多种配置方式...
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