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提交Spark作业 | 科学设定spark-submit参数

num-executors 含义：设定Spark作业要用多少个Executor进程来执行。 设定方法：根据我们的实践，设定在30~100个之间为最佳。如果不设定，默认只会启动非常少的Executor。...另外，还有一个配置项spark.executor.memoryOverhead，用来设定每个Executor可使用的堆外内存大小，默认值是executor-memory的0.1倍，最小值384M。...spark.default.parallelism 含义：对于shuffle算子，如reduceByKey()或者join()，这个参数用来指定父RDD中最大分区数。...spark.driver/executor.extraJavaOptions 含义：Driver或Executor进程的其他JVM参数。 设定方法：一般可以不设置。...如果设置，常见的情景是使用-Xmn加大年轻代内存的大小，或者手动指定垃圾收集器（最上面的例子中使用了G1，也有用CMS的时候）及其相关参数。

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    Spark 性能优化指南(官网文档)

    如果对象很大，我们可能需要增加配置(spark.kryoserializer.buffer)的值。这个值要足够大到能容纳你要序列化的最大的对象。...基本数据类型的集合通常将它们存储为装箱对象，如java.lang.Integer。 下面将首先概述 Spark 的内存管理，然后讨论用户可以采取的具体策略，以便更有效地使用应用程序中的内存。...如果你已经设置了-Xmn的值，这意味着降低它的大小。...Spark会优先调度task在最佳的位置级别，但这并不总是可能的。在任何空闲executor上都没有未处理的数据的情况下，Spark会切换到更低的位置级别。...Spark通常的策略就是，先等待一段时间，希望繁忙的CPU能得到释放，一旦超过指定时间，就开始将数据从远端移动到空闲的CPU。每个位置级别之间的超时时间都可以单独配置，也可以全部配置在一个参数中。

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    深入浅出Spark：存储系统

    笼统地说，任务执行的过程通常是将数据从一种形态转换为另一种形态，对于计算成本较高的数据形态，Spark 通过缓存机制来保证作业的顺利完成，今天咱们就来说说 Spark 的存储系统，看看 Spark 存储系统如何为任务的执行提供基础保障...驻扎在总公司的 BlockManagerMaster 作为空降派主要成员，随时向老大戴格汇报建筑材料明细，当然这里的建材指的不仅仅是原始建筑材料如钢筋、水泥、砂石料，还可以是任意加工过的半成品如楼板、承重墙面等等...对于仓库的管理，DiskBlockManager 首先根据用户配置如 spark.local.dir 创建出用于存储文件的根目录，这一步相当于是在仓库中把所需的货架都提前准备好；然后，根据存储内容（如...在本篇的开始，咱们说到 SparkContext 在初始化的过程中会创建一系列的对象来分别服务于众多的 Spark 子系统 —— 如调度系统、存储系统、内存管理、Shuffle 管理、RPC 系统等，我们暂且把这些对象称之为...到此为止，Spark 存储系统的全貌已初露端倪，尽管相关环节细节还有待深入，不过从功能和功用的角度来说，Spark 存储系统作为底层基础设施，我们基本上弄清了它如何为其他数据服务（如 RDD 缓存、Shuffle

    1.1K10

    Spark动态资源分配详解：如何智能伸缩Executor提升集群效率

    这通常由于Spark未能正确检测到Executor空闲状态，或者外部资源管理系统（如YARN或Kubernetes）与Spark之间的协调问题。...优化策略包括预启动少量Executor（通过spark.dynamicAllocation.initialExecutors配置），或结合集群管理器的资源池功能（如YARN的容量调度器）预留部分资源。...此外，使用较新版本的Spark（如3.x及以上）可以受益于改进的Executor启动机制，减少初始化时间。...解决方法包括确保集群资源配置与Spark参数一致（如CPU和内存限制），并验证网络策略允许Executor与Driver之间的通信。对于云环境，检查IAM角色或服务账户权限，避免资源申请被拒绝。...配置冲突与参数误用 动态资源分配需与其他Spark特性协调，例如与静态资源分配参数（如spark.executor.instances）冲突，或在启用时未正确设置依赖参数（如spark.dynamicAllocation.enabled

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    Spark on YARN与K8s：容器化部署的深度对比与最佳实践

    --executor-memory 2g \ --executor-cores 2 \ /path/to/your-spark-job.jar 在此过程中，NodeManager会根据YARN的配置参数...例如，在Spark动态分配模式下，NodeManager根据应用负载自动扩展或收缩executor数量，这需要通过YARN配置参数如spark.dynamicAllocation.enabled和spark.shuffle.service.enabled...此外，网络和存储配置（如HDFS挂载点）也需与NodeManager协同，确保Spark executor能正常访问数据。...此外，Kubernetes支持自定义资源（如GPU），通过设备插件集成，而YARN需要额外配置。 尽管Kubernetes提供了强大功能，但部署Spark时需注意挑战，如网络配置和存储管理。...在YARN中，部署Prometheus Node Exporter到每个节点，收集系统指标如CPU和内存使用，并配置JMX exporter for Spark应用指标（例如spark.executor.bytesRead

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    Spark常见错误问题汇总

    原因：是由于没有在java.library.path上加上snappy库 解决方法：修改spark-default.conf配置文件加上：spark.executor.extraLibraryPath...after【120S】 原因：一般是由于Executor处理数据量过大如倾斜导致，从而使Executor full gc导致时间超时，Executor 和 task 的lost 解决方法：1、如果通过查看...buffer memory 原因：堆外内存不够导致，直接内存 解决方法：增大JVM 参数-XX:MaxDirectMemorySize（如：spark.executor.extraJavaOptions...= -XX:MaxDirectMemorySize=xxxm） 集群节点异常导致Spark job失败，如磁盘只读。...解决方法：只需要指定各Executor的PYTHONHASHSEED环境变量即可如：–conf spark.executorEnv.PYTHONHASHSEED=321 四.Streaming相关 消费

    4.9K10

    【Spark篇】---Spark中资源和任务调度源码分析与资源配置参数应用

    一、前述 Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。...中去执行，所以如果逻辑需要依赖第三方jar包 比如oreacl的包时 这里用--jars添加） --files 用逗号隔开的文件列表,会放置在每个executor工作目录中 --conf spark的配置属性...--driver-memory Driver程序使用内存大小（例如：1000M，5G），默认1024M --executor-memory 每个executor内存大小（如：1000M，2G），默认1G...Spark启动是不仅看core配置参数，也要看配置的core的内存是否够用。           ....注意：生产环境中一定要加上资源的配置  因为Spark是粗粒度调度资源框架，不指定的话，默认会消耗所有的cores！！！！

    1.6K30

    Spark Listener与Metrics：自定义监控Spark应用运行状态的终极指南

    内置度量指标详解 Spark的内置度量指标分为多个维度，主要包括： JVM相关指标：如堆内存使用（jvm.heap.used）、垃圾回收时间（jvm.gc.time）等，帮助监控Executor和Driver...配置示例与注意事项 以下是一个完整的Metrics配置示例（metrics.properties）： # 定义Executor级别的指标输出 executor.sink.jmx.class=org.apache.spark.metrics.sink.JmxSink...性能开销：高频事件监听可能影响性能，可通过采样率配置或异步处理缓解（如使用AsyncEventQueue）。 网络隔离：在生产环境中，需确保Prometheus服务器与Spark集群网络互通。...事件过滤与采样：仅监听关键事件（如onTaskEnd、onStageCompleted），避免全量事件捕获。可通过配置spark.extraListeners选择性注册监听器。...选择性监控： 仅启用必要的Metrics命名空间（如executor、driver），禁用无关指标（如JVM详统计）。

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    Spark源码深度解析：TaskSchedulerImpl与SchedulerBackend的协同机制与任务调度优化

    如果多个Executor提供相同本地性级别的资源，则会进一步基于资源剩余量（如可用核心数）进行负载均衡，避免某些Executor过载。 Offer的生成和消费过程是动态的，体现了Spark的资源弹性。...因此，在实际应用中，开发者需要通过监控Spark UI中的本地性指标（如任务级别的Locality级别统计），结合资源分配调整（如动态Executor分配或数据缓存策略）来优化性能。...延迟调度允许任务等待一小段时间，以期望更高本地性的资源可用，这通过spark.locality.wait相关参数配置，进一步细化了调度灵活性。...进一步查看Environment页面的配置参数，发现spark.locality.wait设置为默认值3秒，且未启用动态资源分配（spark.dynamicAllocation.enabled=false...Spark与深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的集成，要求调度器支持异构资源（如GPU、TPU）和长时任务。

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    Spark内核架构深度解析：从Driver到Task的协同工作与面试实战

    最佳实践与性能优化建议 资源调优：最大化集群利用率 在Spark应用开发中，资源调优是提升性能的核心环节。首先，合理配置Executor的数量和资源分配至关重要。...CPU核心数配置（spark.executor.cores，常用4-8核）应匹配任务并行度，过高可能导致上下文切换开销，而过低则无法充分利用资源。 其次，Driver的资源管理也不容忽视。...首先，设计应用时应加入重试逻辑，例如使用try-catch块捕获Executor异常，并结合Cluster Manager（如YARN的重试机制，通过spark.yarn.maxAppAttempts配置...例如，如果某个Stage持续失败，可能是数据分区不均或资源不足，需调整配置或优化代码。某云服务商通过监控发现，优化GC参数（如-XX:+UseG1GC）后，Executor的停顿时间减少了25%。...最后，迭代开发中采用基准测试（如使用spark-benchmark工具），对比不同配置下的性能，持续迭代优化。例如，通过A/B测试资源参数，找到最适合工作负载的配置。

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    Hive与Spark的完美融合：深入解析Hive on Spark配置与优化指南

    .tgz tar -xzf spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz -C /usr/local/ 同时，确保所有节点的JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且Hadoop的配置文件（如...> 集群部署与集成测试 完成单节点配置后，需将修改同步到集群的所有Hive服务节点，并重启Hive服务（如HiveServer2和MetaStore）以使配置生效。...'); SELECT * FROM test_table; 如果查询成功执行且日志中显示Spark作业提交信息（如通过YARN ResourceManager UI可见），说明配置基本成功。...Q9: 云原生环境下的网络配置问题 A: 在容器化部署中，网络策略可能导致Spark Executor无法通信。...特别是在2025年流行的服务网格架构中，需要额外配置： 确保Pod网络策略允许Executor间通信； 配置正确的DNS解析和服务发现； 检查网络插件（如Calico、Cilium）的兼容性。

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    Java Web之Tomcat调优

    如何配置？...2、配置Executor，增加线程数，提高并发能力 打开server.xml，找到被注释的一段 Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec...1、集成开发环境下启动并使用JVM，如eclipse需要修改根目录文件eclipse.ini； 2、Windows服务器下安装版Tomcat，可使用Tomcatw.exe工具（Tomcat目录下）和直接修改注册表两种方式修改...-Djava.awt.headless=true：这个参数一般我们都是放在最后使用的，这全参数的作用是这样的，有时我们会在我们的 J2EE 工程中使用一些图表工具如：jfreechart，用于在 web...这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100 >= Xmn 就不会出现 promotion failed。

    1.3K40

    SparkContext初始化全流程深度剖析：从入口到就绪的源码之旅

    首先，new SparkContext() 方法会接收一个 SparkConf 配置对象，用于设置应用的各种参数，如应用名称、Master URL、Executor 内存等。...源码中体现了典型的工厂模式设计：根据输入参数（如master URL和部署配置）动态选择具体的实现类。这种设计解耦了调度器的创建逻辑与具体实现，使得Spark能够灵活支持多种集群管理器。...这一步的关键在于资源协商：Master节点会根据集群的当前状态（如可用Worker节点和资源余量）来分配Executor。...问题2：Executor分配失败 现象：TaskScheduler启动后无Executor注册。 原因：资源不足或配置冲突（如端口占用）。...避免硬编码配置：使用spark-submit动态传递参数（如--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer），而非在代码中写死

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