如何设置 `spark.yarn.executor.memoryOverhead`？

最新推荐文章于 2025-01-20 17:28:42 发布

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#spark #大数据 #分布式

在大数据处理领域，Apache Spark 是一款非常流行的分布式计算框架，它以其高效的数据处理能力和灵活的编程模型受到了广泛的应用。然而，在实际使用过程中，许多用户会遇到性能调优的问题，特别是与内存管理相关的配置。其中一个重要的参数就是 spark.yarn.executor.memoryOverhead。本文将深入探讨如何设置这一参数，帮助你优化 Spark 作业的性能。

什么是 `spark.yarn.executor.memoryOverhead`？

在 Spark 中，spark.yarn.executor.memoryOverhead 是一个用于 YARN 环境下的配置参数，它指定了每个 Executor 进程所需的额外内存大小。这些额外的内存在 YARN 资源管理器中被预留出来，用于满足 JVM 堆外内存、文件系统缓存和其他开销的需求。

默认情况下，spark.yarn.executor.memoryOverhead 的值是 executorMemory 的 10%，但最少为 384MB。例如，如果你的 executorMemory 设置为 10GB，那么默认的 memoryOverhead 就是 10GB * 10% = 1GB。