spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.logger.org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaSource=DEBUG这个配置添加在哪里

这个配置可以添加在 Spark 程序的命令行中，例如在启动程序时使用如下命令：

./bin/spark-submit --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.logger.org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaSource=DEBUG ...

也可以在 Spark 配置文件中添加，例如 spark-defaults.conf 文件：

spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.logger.org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaSource=DEBUG

最后，在 Spark 应用程序代码中也可以通过 SparkConf 对象的 setExecutorEnv 方法添加。

相关问题

kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryoverhead=4g

kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的参数设置。在Kylin中使用Spark作为计算引擎时，该参数用于设置每个Spark执行器在运行过程中可以使用的最大堆外内存。堆外内存是指位于堆以外的Java进程使用的内存空间，它通常用于存储直接内存，如Java垃圾收集器的元数据和Spark任务的执行过程中产生的临时数据。

通过将kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead设置为4g，可以为每个Spark执行器分配4GB的堆外内存空间。这样做的目的是提高Spark任务的执行效率和稳定性。由于Spark任务在执行过程中会产生大量的临时数据，如果没有足够的堆外内存空间进行存储和管理，可能会导致Spark任务频繁进行垃圾收集和内存回收，进而影响任务的性能和稳定性。

设置kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g时需要考虑集群的可用内存大小和Spark任务的实际需求。如果集群的可用内存比较充足，并且Spark任务产生的临时数据较多，则可以适当增加该参数的值，以提高Spark任务的执行效率。反之，如果集群的可用内存有限或者Spark任务产生的临时数据较少，则可以减小该参数的值，以节省资源和提高任务的稳定性。

总之，kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的配置参数，它决定了每个Spark执行器可以使用的最大堆外内存空间大小，合理设置该参数可以提高Spark任务的执行效率和稳定性。

--conf spark.executor.memoryOverhead=3G是用来设置什么的？

这个参数用来设置每个Executor进程的堆外内存大小，即JVM堆内存以外的内存大小。它通常设置为Executor堆内存的10%~20%左右。这个参数的设置可以影响到Executor进程的稳定性和性能表现。如果设置太小，可能会导致Executor进程频繁发生OOM异常；如果设置太大，可能会导致系统资源浪费。