Dataproc群集属性(核心、内存和memoryOverhead)设置
Dataproc群集属性(核心、内存和memoryOverhead)设置是指在Google Cloud Dataproc中配置群集的资源分配和管理参数。以下是对这些属性的详细解释：
- 核心设置：核心设置用于指定Dataproc群集中的核心节点数量。核心节点是负责执行任务和存储数据的节点。通过增加核心节点的数量，可以提高群集的计算能力和并行处理能力。核心设置的取值范围通常是1到1000个节点。
- 内存设置：内存设置用于指定每个核心节点的内存大小。内存大小的选择应根据任务的需求和数据量来确定。较大的内存大小可以提高任务的性能和效率，但也会增加成本。内存设置的单位通常是GB。
- memoryOverhead设置：memoryOverhead设置用于指定每个核心节点的额外内存大小，以供任务执行期间的临时存储和缓存使用。这个额外的内存可以提高任务的执行效率和稳定性。memoryOverhead设置的大小通常是内存设置的一小部分，具体取决于任务的需求和数据量。
这些属性的设置对于优化Dataproc群集的性能和资源利用非常重要。根据任务的需求和数据量，可以根据实际情况进行调整和优化。
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我是第一次接触dataproc和PySpark。我创建了一个集群，配置如下： gcloud beta dataproc clusters create $CLUSTER_NAME \ --region-scopes 'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform' \
--properties ${PROPERTIES} 以下是我当前使用的属性设置</
浏览 39提问于2020-06-15得票数 2
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我们过去常常使用以下参数在Hadoop群集上运行spark作业： { 'num_executors': 10, 'driver_memory': '8G', 'spark.yarn
浏览 33提问于2020-03-23得票数 1
Dataproc应该安装在每个工作人员(或纱线NodeManager)的两个执行器中，每个执行器得到一半的核心和一半的内存。它确实是这样工作的。但是，如果我们覆盖一个设置，比如spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096
然后，它只为每个工人创建一个执行器。集群的核心和内存有一半没有得到利用。如何使dataproc仍然为每个工作人员创建2个执行器？纱线的开销是从执行器内存</
浏览 4提问于2017-05-09得票数 1
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现在，当我看到YARN UI时，它显示每个节点有2个运行1-Vcore和20 it内存的容器，这几乎让人觉得spark.executo
浏览 63提问于2018-10-25得票数 2
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浏览 4提问于2016-06-02得票数 0
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在从和发出日志时，我已经看到了几个比特，但是没有发现任何可以让我从容器化过程中发出日志的东西，例如DataProcPySparkOperator。我假设我可以从集群中构建到云存储(或DB)的连接，也许可以从用于读取和写入文件的现有连接中删除，但是.这似乎是为了满足共同的需要而做的大量工作。默认情况下，气流是否在集群中设置Python记录器？如果是，我如何访问它？
浏览 2提问于2020-12-08得票数 2
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Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead.
浏览 0提问于2018-05-29得票数 6
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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)。对于企业模式，有一个dataproc设置值。(主节点、工作节点) 我好奇的是企业模式的情况。 我能够设置Master节点和Worker节点的值。详述 Enterprise
- Master.- Master Cores: 2vcpu
- Mas
浏览 14提问于2020-10-26得票数 0
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我正在使用h1-highmem-16机器运行数据处理作业，每台机器都有104 GB的内存。为什么YARN没有使用全部104 GB的内存？
浏览 21提问于2017-01-19得票数 3
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现在发生这种情况是因为YARN因为内存过载而杀死了我的executor。我不明白为什么，因为我为每个hive分区设置了一个非常小的数据集，但它仍然会导致YARN杀死我的执行者。以下代码是否会并行执行所有操作，并尝试同时在内存中容纳所有配置单元分区数据？
浏览 0提问于2015-08-06得票数 18
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我们正尝试在集群模式下运行Dataproc集群，但失败了。我们已经尝试了属性--properties spark.submit.deployMode=cluster，但失败了。有没有人能提供更多关于如何设置的信息？
提前谢谢。
浏览 18提问于2020-02-24得票数 2
实际上，在创建Dataproc集群时，会初始化一个名为cluster.properies的属性文件，并包含像spark\:spark.executor.memory=2688m这样的值。因此，我想知道Dataproc是否以最佳方式自动填充这些值w.r.t。集群资源--在这种情况下，我们不需要手动/编程地调优那些火花？
浏览 1提问于2019-02-12得票数 1
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我看到很多不同的参数被建议改变以增加物理记忆。请给我一些关于下列参数的解释。mapreduce.map.memory.mb (当前设置为0，因此假设采用默认值1GB，所以我们将其视为1.5GB，更改它也会影响数字)。mapreduce.reduce.memory.mb (当前设置为0，因此假设采用默认值1GB，所以我们将其视为1.5GB，更改它也会影响数字)。mapreduce.map.java.opts/mapreduc
浏览 1提问于2017-12-07得票数 3
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浏览 2提问于2017-12-28得票数 0
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上的火花作业失败
、、
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火花可伸缩性:我做错了什么？
、、、、
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浏览 4提问于2015-03-19得票数 6
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浏览 22提问于2021-09-09得票数 0
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