Spark配置

最新推荐文章于 2025-06-20 12:09:50 发布
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本文深入解析Spark集群资源配置参数，包括SPARK_WORKER_CORES、SPARK_WORKER_INSTANCES等核心参数及其默认值，探讨如何合理设置executor-memory，以及如何通过spark.storage.memoryFraction和spark.shuffle.memoryFraction优化内存使用。文章还提供了缓存策略建议，帮助提升Spark作业效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

配置说明默认值
SPARK_WORKER_CORES作业可用的CPU内核数量所有可用的CPU内核数
SPARK_WORKER_INSTANCES每台机器上运行的worker数量1
SPARK_WORKER_CORES × SPARK_WORKER_INSTANCES每台机器总cores
SPARK_WORKER_INSTANCES × SPARK_WORKER_MEMORY每个节点使用的最大内存数
SPARK_WORKER_MEMORY作业可使用的内存容量1G
SPARK_DAEMON_MEMORY分配给Spark master和worker守护进程的内存空间512M

提交Spark任务时可配置的选项：

配置说明
executor-memory在spark-shell或spark-submit提交spark应用程序时申请使用的内存数量；不要超过节点的SPARK_WORKER_MEMORY
spark.storage.memoryFractionspark应用程序在所申请的内存资源中可用于cache的比例
spark.shuffle.memoryFractionspark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例

注意事项：

  • 对于频繁使用的表或查询才进行缓存，对于只使用一次的表不需要缓存；
  • 对于join操作，优先缓存较小的表；
  • 要多注意Stage的监控，多思考如何才能更多的Task使用PROCESS_LOCAL；
  • 要多注意Storage的监控，多思考如何才能Fraction cached的比例更多
Spark 各种配置项
zhixingheyi_tian的博客
11-07 2447
/bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client /bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode cluster There are two deploy modes that can be used to launch Spark applications on YARN. In cluster m...
spark配置
m0_50289266的博客
03-14 3637
spark配置
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08-15 549
spark-1.6.0 [原文地址] 硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。   存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下： 只要
大数据技术之Spark
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一.spark的安装与配置 scala的下载 下载地址为：scala下载地址 1.启动hadoop（搭建高可用集群的一起启动 （1）启动Zookeeper（三台虚拟机都进行） zkServer.sh start (2）启动journalnode（三台虚拟机都进行） hadoop-daemon.sh start journalnode （3）启动Hadoop以及jps查看进程 start-all.sh...
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单机伪分布hadoop-spark配置_Spark!_spark_spark配置_hadoop_
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1>安装spark前，先安装好scala，https://blog.csdn.net/dwt1415403329/article/details/82724757 2>在/usr/local/src/中解压spark-2.0.2-bin-hadoop2.6.tgz 3>在spark根目录中，进入/conf目录下，创建slaves和 spark-env.sh文件，我这里配的是集...
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spark 参数配置及内存模型
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Spark 常用配置总结
zzy66666c的博客
07-25 947
你的应用程序的。这将在用户界面（UI）和日志数据中显示。
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