spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减,动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定. 开启动态资源调整需要(on yarn情况下) 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true.意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true. 在每个nodeManager上设置外部shuffle服务 2.1 将spark-<version>-yarn-shuffle.jar拷贝到

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

Spark Executor 工作原理: 1. 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 2. CoarseGrainedExecutorBackend 是 Executor 运行所在的进程名称,Executor才是真正处理Task的对象.Executor内部是通过线程池的方式来完成Task的计算的 3. CoarseGrainedExecutorBa

引导 Windows环境下JvisulaVM一般存在于安装了JDK的目录${JAVA_HOME}/bin/JvisualVM.exe,它支持(本地和远程)jstatd和JMX两种方式连接远程JVM. jstatd (Java Virtual Machine jstat Daemon)——监听远程服务器的CPU,内存,线程等信息 JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是一个为应用程序.设备.系统等植入管理功能的框架.JMX可以跨越一系列异构操作系统平台.

使用 JvisualVM,需要先配置 java 的启动参数 jmx 正常情况下,如下配置 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Djava.rmi.server.hostname=<ip> -Dcom.sun.management.jmxremote.port=<port> 然

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

以前为了在一台机器上启动多个executor都是通过instance多个worker来实现的,因为standalone模式默认在一台worker上启动一个executor,造成了很大的不便利,并且会造成不同节点间任务负载不均衡,后来发现了另一种解决方法,方法如下. 设置参数 设置每个executor使用的cpu数为4 spark.executor.cores 4 限制cpu使用数量,这里会启动3个executor(12/4) spark.cores.max 12 设置每个executor的内存大

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,

CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇,我们主要分析了一次作业的提交过程,严格说是在driver端的过程,作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage,依次提交每个stage,将每个stage创建于分区数相同数量的Task,并包装成一个任务集,交给TaskSchedulerImpl进行分配.TaskSchedulerImpl则会根据SchedulerBackEnd提供的计算资源(executor),并考虑任务本地性,黑名单,调度

问题描述与分析 题目中的问题大致可以描述为: 由于某个 Executor 没有按时向 Driver 发送心跳,而被 Driver 判断该 Executor 已挂掉,此时 Driver 要把 该 Executor 上执行的任务发送给另外一个 Executor 重新执行: 默认等待时长为 spark.network.timeout=120s 完整报错大概如下 17/01/13 09:13:08 WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor 5 wit

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag

第一次看源码还是Spark 1.02.这次看新源码发现调度方式有了一些新的特征,在这里随便写一下. 不变的是,master还是接收Appclient和worker的消息,并且在接收RegisterApplication等消息后会执行一遍schedule().schedule()依旧会先找到空闲的worker用以执行waitingDrivers.但是调度Executor的方式有了一点变化. private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Rig

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi

当用户应用new SparkContext后,集群就会为在Worker上分配executor,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程.序列图如下: 1. SparkContext创建TaskScheduler和DAG Scheduler SparkContext是用户应用和Spark集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它.如果你使用SparkShell,你不必自己显式去创建它,系统会自动创建一个名字为sc的SparkContext的实例.

4. Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置 4.1 Hadoop相关配置信息 默认情况下,Spark使用HDFS作为分布式文件系统,所以需要获取Hadoop相关配置信息的代码如下: 获取的配置信息包括: 将Amazon S3文件系统的AccessKeyId和SecretAccessKey加载到Hadoop的Configuration: 将SparkConf中所有以spark.hadoop. 开头的属性都复制到Hadoop的Configuration: 将SparkConf的属性s

ExecutorBackend 很简单的接口 package org.apache.spark.executor /** * A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler. */ private[spark] trait ExecutorBackend { def statusUpdate(taskId: Long, state: TaskState, data: ByteB