--conf spark.executor.memoryOverhead=3G是用来设置什么的?
时间: 2024-03-29 20:34:39 浏览: 13
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。
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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。
请说出提交Yarn命令中各个参数有什么作用? ./spark-submit \ --master yarn \ --conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ --conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ /export/data/workspace/ xxx_out.py
提交 Yarn 命令中各个参数的作用如下:
1. `--master yarn`: 指定 Spark 应用程序的主节点为 Yarn,即使用 Yarn作为 Spark 的资源管理器。
2. `--conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3"`: 设置 Spark 应用程序的驱动程序(即主节点)使用的 Python 解释器路径为 `/root/anaconda3/bin/python3`。
3. `--conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3"`: 设置 Spark 应用程序中使用的 Python 解释器路径为 `/root/anaconda3/bin/python3`。
4. `/export/data/workspace/ xxx_out.py`: 指定要提交的 Spark 应用程序的文件路径,其中 `xxx_out.py` 是要提交的 Python 脚本文件名。