我对在Spark-1.5.2中配置执行器和驱动程序内存感到困惑。我的环境设置如下：Hadoop 2.7.0 460 GB拼图格式表我正在使用spark-sql来查询spark-on-yarn的Hive上下文，但它比Hive慢得多，而且不确定Spark的正确
浏览 12提问于2017-07-12得票数 0
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我寻找了这么多资源，但无法理解有关内存分配的几件事。SparkSession \ .master("local[4]")\ .getOrCreate()
我也需要配置内存它将在本地和客户端部署模式下运行。我从一些来源读到，在这种情况下，我不应该设置驱动程序内存，我应该只设置执行器内存。还有一些消息来源提到，<
浏览 9提问于2022-06-26得票数 0
目前，我在集群模式()中使用Spark2.0.0，其集群配置如下：我有四个奴隶(工人)和一个主机器。一个星系团有三个主要部分-主、驱动、工人()
现在我的问题是，驱动程序在其中一个工作节点中启动，这阻碍了我使用完全容量的工作节点(RAM智能)。例如，如果我以2g内存作为驱动程序运行我的spark作业，那么在每台机器中只
浏览 1提问于2016-10-31得票数 1
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我正在尝试启动独立的火花放电应用程序，一次从驱动程序机器。因此，这两个应用程序都运行在同一个JVM中。，发现不建议在同一个JVM中运行多个spark上下文对象，而且python完全不支持它。我的问题是：
在我的应用程序中，我需要在同一时间内按计划运行多个吡火花应用程序。是否有任何方法可以在任何时候从火花驱动程序运行多个吡火花应用程序，从而创建单独的闪烁上下文对象？最后，对于运行在同一星火集群中的并行火花应用程序，在配置</
浏览 1提问于2016-12-08得票数 2
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spark-submit --name "My app" --master "local[*]" --py-files main.py --driver-memory 12g --executor-memory 12gsc = SparkContext.getOrCreate()驱动程序内存和执行器内存不会出现在配置中</em
浏览 5提问于2021-01-24得票数 3
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我使用以下命令运行存储在AWS EMR集群的主节点上(一个主服务器和两个从服务器，每个具有8GB RAM和4个核的)的pyspark代码-
spark-submit --master yarn --deploy-mode在提交应用程序之前，654 8GB的8GB主节点RAM已经在使用(再次使用htop )。没有其他应用程序正在运行。为什么会发生这种情况？
浏览 7提问于2020-07-06得票数 1
我有HDFS目录，里面有13.2 GB和4个文件。我试图在spark中使用wholeTextFile方法读取所有文件，但我有一些问题--conf spark.yarn.queue=xyz \
即使我给最小分区32个，它只存储在4
浏览 0提问于2019-06-18得票数 4
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worker-machine-type n1-highmem-8 --num-workers 4 --worker-boot-disk-size 10 \ --num-worker-local-ssds 1
将永远只启动3个执行器实例，而不是请求的4，有效地“浪费”一个完整的工作节点，似乎只运行驱动程序</e
浏览 2提问于2017-12-28得票数 0
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我在开发人员和企业模式下使用了Google Cloud platform的DataFusion产品。 对于开发人员模式，没有数据过程设置(主节点、工作节点)。我能够设置Master节点和Worker节点的值。我对VM的驱动程序、执行器和Dataproc的工作节点之间的关系非常好奇。 实际上，DataFusion为dataproc提供了一个设置。当我将来创建数据管道时，它将运行VM实例作为该数据过程的设置。我想知道VM实例的设置值(Driver、Executor)和dat
浏览 14提问于2020-10-26得票数 0
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在火花应用程序完成后，当我在星火日志中检查executor部分时：第一行是驱动程序，第二行是执行器。据我理解，如果我错了，请纠正我，执行器中的堆内存主要分为以下三部分：
反向内存:为系统预留的内存，用于存储火花的内部对象，约300 MB。用户内存:用于用户定义的数据结构/函数/元数据的内存等。如果这是正确的，我不明白为什么即使是执行器</em
浏览 6提问于2022-07-28得票数 0
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如何在星盘集群中配置执行器的内存。此外，如何配置每个员工节点的执行器数量？
有没有办法知道有多少执行者的内存是自由的缓存或持久化新的RDD的。
浏览 4提问于2015-03-11得票数 2
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在AWS批处理服务中，进程在Docker容器中运行。在多个源中，我看到我们应该使用带有参数的java：即使有了这些参数，当进程超过31 GB的驻留内存和45 GB的虚拟内存时，进程也永远不会。19.56MiB / 240.1GiB 0.01%
浏览 1提问于2018-03-28得票数 1
我有一个节点，它有24个核心和124 in内存在我的星体集群中。当我将spark.executor.memory字段设置为80g时，它是希望每个节点使用80g内存还是每个核心？
浏览 2提问于2016-10-13得票数 0
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火花容器超越物理极限运行
、、、
我正在使用Scala 2.11.8和星火2.1.0。因为我没有看到我的执行者失败，我从这个错误中看到的是这个驱动程序需要更多的内存。然而，我的设置似乎并不是在传播。SparkSession .appName(jobName) .getOrCreate()
其中，additionalSparkConfSettings中的内存供应参数是用以下代码段设置的
浏览 3提问于2017-03-27得票数 4
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我对处理火花中的执行者内存和驱动程序内存感到困惑。我的环境设置如下：
对于简单的开发，我使用spark-submit以独立集群模式(8个工作人员、20个内核、45.3G内存)执行我的Python代码。现在，我想设置执行器内存或驱动程序<
浏览 3提问于2014-11-28得票数 51
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我想处理一个250 Hd的gzip(filename.json.gzip)文件，在Azure集群中使用Spark。但我做不到。我想是因为内核、ram、vCPU之间的关系不好，所以我想创建更好的集群和发送火花配置。目前，我正在使用这个实例：
那
浏览 3提问于2021-09-09得票数 0
我正在Databricks集群中执行Spark作业。我正在通过Azure Data Factory管道触发作业，它每隔15分钟执行一次，所以在successful execution of three or four times之后，它会失败并抛出异常"虽然上述问题有许多答案，但在大多数情况下，他们的作业没有运行，但在我的例子中，它是在成功执行之前的一些作业后失败的。我的数据大小仅小于20MB。我的集群配置是：
因此，我的问题是我应该在服务器配置中进行哪些更改。如果问题来
浏览 2提问于2019-10-31得票数 3
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