spark slot配置
时间: 2023-08-18 19:05:52 浏览: 60
Spark中的slot是指一个executor中可用的CPU核心数。调整slot的数量可以影响任务的并发度和性能。下面介绍一些常见的Spark slot配置:
1. 默认情况下,每个executor都有一个slot。可以通过设置"--num-executors"和"--executor-cores"来调整executor的数量和每个executor的CPU核心数,从而调整slot的数量。
2. 在YARN模式下,可以通过设置"yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores"来限制每个节点的CPU核心数,从而影响每个executor的CPU核心数和slot的数量。
3. 在Standalone模式下,可以通过设置"spark.cores.max"来限制整个集群的CPU核心数,从而影响每个executor的CPU核心数和slot的数量。
需要注意的是,对于不同的应用程序和硬件配置,最优的slot数量也会不同,需要根据具体情况进行调整。
相关问题
spark CLI配置
Spark SQL CLI是一个客户端工具,用于在本地查询Hive元数据。下面是Spark SQL CLI的配置方法:
1. 首先,需要在本地安装Spark,并设置SPARK_HOME环境变量。
2. 然后,需要在Spark的conf目录下创建一个名为hive-site.xml的文件,并将Hive的配置信息添加到该文件中。
3. 接下来,需要启动Spark SQL CLI客户端,可以通过以下命令启动:
```
$SPARK_HOME/bin/spark-sql
```
4. 在启动客户端后,可以使用以下命令配置Spark SQL CLI:
```
SET key=value;
```
其中,key是配置项的名称,value是配置项的值。
5. 例如,要将Spark SQL CLI的日志级别设置为DEBUG,可以使用以下命令:
```
SET spark.sql.debug=true;
```
这将启用Spark SQL CLI的调试模式,以便更好地调试查询。
spark maven配置
在使用 Maven 构建 Spark 项目时,需要在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
</dependencies>
```
其中,`spark-core` 是 Spark 的核心库,`spark-sql` 是 Spark SQL 库。需要根据实际需求添加其他依赖。