问题描述 在测试spark on yarn时,发现一些内存分配上的问题,具体如下. 在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小 SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spark-driver进程分配的内存大小 执行$SPARK_HOME/bin/spark-sql

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti

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,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor

SparkContext是通往Spark集群的唯一入口,是整个Application运行调度的核心. 一.Spark Driver Program Spark Driver Program(以下简称Driver)是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序.其实,初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中,由SparkContext负责与集群进行通信.资源的申请.任务的分配和监控等.当Worker节点中的Execu

Spark(Python) 从内存中建立 RDD 的例子: myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"]myRdd = sc.parallelize(myData)myRdd.take(2) ----In [52]: myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"

Spark动态内存管理 Spark 1.6 后改为动态内存管理(如果想启用静态内存管理,方法下面会介绍),启动动态主要体现在 存储内存和执行内存的动态.

Error ERROR TaskSetManager: Total size of serialized results of 8113 tasks (1131.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB) ERROR TaskSetManager: Total size of serialized results of 8114 tasks (1131.1 MB) is bigger than spark.driver.

https://www.cnblogs.com/jack204/archive/2012/07/02/2572932.html -Xmx   Java Heap最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定 -Xms   Java Heap初始值,Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值,开发测试机JVM可以保留默认值: -Xmn   Java Heap Young区大小,不熟悉最好保留默认值: -Xss   每个线程的Stack大小,不熟悉

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理

MemeoryStore 上一节,我们对BlockManager的主要写入方法做了一个整理,知道了BlockMananger的主要写入逻辑,以及对于块信息的管理.但是,由于spark的整个存储模块是在是很庞大,而且很多细节的逻辑错综复杂,如果对于每个细节都刨根问底,一来精力有限,二来感觉也没有太大的必要,当然如果时间允许肯定是越详细越好,在这里,我的分析的主要目的是理清存储模块的重点逻辑,希望能够提纲契领地把各个模块的脉络领出来,建立起对spark-core中各模块的整体认知,这样我们在遇到一些

RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量, 1.默认由文件读取的话,本地文件会进行shuffle,hdfs文件默认会按照dfs分片来设定. 2.计算生成后,默认会按照executor-number*executor-cores来分片,也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片,而不是工作实例数. RDD.repartitions(n:Int)和RDD.coalesce(n:Int,shuffle : Boolean) 都是对RDD进行重新分区. 源码实现上:

上一篇随笔中提到了,rapidxml在每个xml对象中维护了一个内存池,自己管理变量的生存周期.看起来很好,但我们在实际使用中还是出现了问题. 项目中我们的模块很快写好了,在windows和linux上测试都工作的很好,但在Android上有时候却会崩溃. 背景:我们的模块是c++写的,编译成so动态库在不同的平台(linux,windows,Android)上运行:Android上我们包装了一个service,通过jni加载so动态库运行的. 解决程序崩溃问题,首先要找到崩溃点.但我们的程序是

堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存 按照官方的说法:"Java虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配.堆是在Java虚拟机启动时创建的.""在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heapmemory)".可以看出JVM主要管理两种类型的内存:堆和非堆.简单来说堆就是Java代码可及的内存,是留给开发人员使用的:非堆就是JVM留给自己用的,所以方法区.JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存).每个类结

建立如图maven工程 maven的pom文件内容参考别的随笔 参考pom文件内容 同时记得添加scala oom内存溢出异常(out of memory)

spark-submit \ --files ${CONF_DIR}/log4j-driver.properties,${CONF_DIR}/log4j-executor.properties \ --driver-java-options "-Dlog4j.configuration=log4j-driver.properties" \ --conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=log4j-e

6.5  memoryMode

UNICODE_STRING str = {0}; wchar_t strInfo[] = {L"马上就是光棍节了"}; str.Buffer = (PWCHAR)ExAllocatePoolWithTag(NonPagedPool, ArrayLength, 'MY'); str.Length = str.MaximumLength = (USHORT)wcslen(strInfo); RtlStringCbPrintfW(str.Buffer, ArrayLength, L&quo