Spark资源管理

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Spark资源管理 1.介绍 Spark资源管控分为spark集群自身可支配资源配置和job所用资源配置. 2.spark集群支配资源控制在spark的conf/spark-env.sh文件中可以指定master和worker的支配资源数. 2.1 Spark集群可支配资源配置每个worker使用内核数 # 每个worker使用的内核数,默认是所有内核. export SPARK_WORKER_CORES=6 每个worker所用内存数 # 每个worker使用的内存数,默认是1g内存 ex…

spark on yarn模式下内存资源管理（笔记1）

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源…

【转】Spark源码分析之-deploy模块

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

Spark调优指南

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:…

spark延迟调度与动态资源管理

Spark中的延迟调度 Spark的Task的调度过程有五个本地性级别:PROCESS_NODE.NODE_LOCAL.NO_PREF.RACK_LOCAL.ANY.在理想的状态下,我们肯定是想所有的Task的调度都是PROCESS_NODE级别的,这样的话所有的Task都是在数据所在的机器上进行计算,这样的计算效率是最好的.但是实际的情况并不是这样的,因为Spark在Task的调度过程会发生如下两种情况: 1.数据所在的机器上的Executor没有空闲的cpu资源 2.含有空闲cpu资源的Ex…

spark on yarn模式下内存资源管理（笔记2）

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,…