使用--executor-cores命令行参数或者通过设置spark.executor.cores属性指定核心数；使用--executor-memory命令行参数或者通

如果参数调优不能满足我们的业务场景，这里就要涉及到代码调优一、Spark资源参数调优•num-executors：该作业总共需要多少executor进程执行–建议：每个作业运行一般设置50~100个左右较合适•executor-memory

executor-memory参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。E

文章目录一、概述二、资源参数调优1参数调优①num-executors②executor-memory③executor-core④driver-memory⑤Spark.default.parallelism⑥Spark.storage.memoryFraction⑦Spark.Shuffle.memoryFraction

为防止后面理解混乱，现在这里列举出来，如果忘记了，可以返回来看看：spark.executor.memory：JVMOn-Heap内存（堆内内存），在使用sparksubmit提交的时候，可以通过配置--executor-memory

spark-sql\--masteryarn\--deploy-modeclient\--num-executors"20"\--executor-cores"2"\--executor-memory"

可以进行分配的资源如下表所示：名称说明--driver-memory配置driver内存（影响不大）--executor-memory配置每个executor的内存大小-

问题描述1.虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory参数，但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores

前言在我们提交spark程序时，应该如何为Spark集群配置--num-executors，-executor-memory和--execuor-cores呢？

1.让我们看一下前面的核心参数设置：num-executors=10||20，executor-cores=1||2，executor-memory=10||20，driver-memory=20，spark.default.parallelism

内存模型以及存储参考原文https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8955141.html内存模型堆内内存&堆外内存堆内内存executor内task共享executor的堆内内存–executor-memory

参数SparkShell还支持其他参数，比如master、executor-memory等。我们可以通过$SPARK_HOME/bin

以配置executor的memory为例，有以下三种方式：spark-submit的--executor-memory选项spark-defaults.conf的spark.executor.memory

num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa

我们知道，spark执行的时候，可以通过--executor-memory来设置executor执行时所需的memory。但如果设置的过大，程序是会报错的，如下那么这个值最大能设置多少呢？

executorMem=args.executorMemory+executorMemoryOverheadexecutor-memory

方法二：Fatexecutors(OneExecutorpernode)方法三：BalancebetweenFat(vs)Tiny方法四：在方法三基础上每个executor不需要这么多内存参考网址参数介绍executor-memory

：一般设置在50-100之间，必须设置，不然默认启动的executor非常少，不能充分利用集群资源，运行速度慢2.executor-memory线程内存：参考值4g-8g,num-executor乘以executor-memory

使用较小的executors第二种方法：使用较大的executors第三种方法：使用优化的executors前言在我们提交spark程序时，应该如何为Spark集群配置–num-executors，-executor-memory

--executor-memory设置

不到一百条，执行时显示内存溢出,并且是已经显示stage进度条；如果是在编译过程中提示内存溢出，极有可能是driver内存分配的太小，而sql编译后stage太多导致，但是下面的这个是程序用改已经执行了，跟executor-memory

问题导读1.SparkOnYarn下executor-memory参数如何生效？2.Cluster和Client模式中内存开销的区别？3.规整化因子是什么？

Spark中executor-memory参数详解https://blog.csdn.net/wisgood/article/details/77857039#commentsedithadoop-Yarn-whydoesn'ttaskgooutofheapspacebutcontainergetskilled

必须要记录一次的spark-submit报错spark任务若出现由于内存不足导致任务失败的情况：一：大多数情况想的是可能因为shuffle过程太耗内存，导致executor执行不成功，所以增大executor-memory

我们知道，spark执行的时候，可以通过--executor-memory来设置executor执行时所需的memory。

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）Impala操作/读写Kudu，使用druid连接池Kudu原理、API使用、代码KuduJavaAPI条件查询spark读取kudu表导出数据为parquet文件（sparkkuduparquet）kudu导入/导出数据Kudu分页查询的两种方式map、flatMap(流的

：一般设置在50-100之间，必须设置，不然默认启动的executor非常少，不能充分利用集群资源，运行速度慢2.executor-memory线程内存：参考值4g-8g,num-executor乘以executor-memory

在运行spark-submit时会报错，是因为内存不足导致的，但是配置了driver-memory和executor-memory时都不行，报错：ERRORSparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.lang.IllegalArgumentException

1、分配更多的资源1.1、分配哪些资源executor-memory、executor-cores、num-executor1.2、在哪里设置这些资源在生成环境中，提交spark任务时，使用spark-submitshell

高层视图堆内内存On-heapMemoryExecutor内存管理建立在JVM的内存管理之上executor-memory指定Executor内存并不能准确记录实际可用的堆内内存堆外内存Off-heapMemorySpark

所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在SparkOnYarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory

执行spark时遇到这种问题，最开始–executor-memory设为10G，到后来20G，30G，还是报同样的错误。

spark的配置参数可以在多个地方配置，以executor的memory为例，有三个地方可以配置(1)spark-submit的--executor-memory选项(2)spark-defaults.conf

executor-memory该参数用来设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常

则生成小文件个数：2*26*8*200=83,200这个表还算一般，如果按照年月日进行分区的话，小文件就太多了先查看集群动态资源配置：再查看执行spark程序配置资源：--driver-memory30g\--executor-memory

执行spark时遇到这种问题，最开始--executor-memory设为10G，到后来20G，30G，还是报同样的错误。

spark-submit提交任务脚本spark-submit--class主类路径\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory申请driver内存\--executor-memory

在跑Spark-On-Yarn程序的时候，往往会对几个参数（num-executors，executor-cores，executor-memory等）理解很模糊，从而凭感觉地去指定值，这是不符合有追求程序员信仰的

我们知道，spark执行的时候，可以通过--executor-memory来设置executor执行时所需的memory。

我们知道，spark执行的时候，可以通过--executor-memory来设置executor执行时所需的memory。

blog.csdn.net/rongyongfeikai2/article/details/53187421虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory

1体系体系2配置资源分配num-executors：executor的个数executor-cores：cpucore的两倍executor-memory：每个executor的内存大小driver-memory

开发完成Spark作业之后，我们在运行Spark作业的时候需要为其配置一些资源参数，比如num-executors，executor-memory等，这些参数基本上都是可以在spark-submit命令中作为参数设置

1.num-executors50~1002.executor-memory4G~8Gnum-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量,这个量是不能超过队列的最大内存量的

也可以在spark-submit命令时用参数--executor-memory设置。用于缓存

资源配置为：executor-cores:6,executor-memory:10G。 

记录不会保存到master）spark-submit --class com.xx.ErrorCount --master spark://192.168.1.21:7077 --executor-memory

在执行bin/spark-submit --master spark://192.168.22.110:7077 --class SimpleApp --executor-memory 1g firt_spark.jar

转载请注明 我发现太多太多的坑要趟了… 向yarn提交sparkstreaming了，提交脚本如下，使用的是yarn-client spark-submit --driver-memory 1g --executor-memory

也可以在spark-submit命令时用参数--executor-memory设置。用于缓存