spark-submit参数
时间: 2024-03-07 15:45:25 浏览: 23
spark-submit是Apache Spark提供的一个用于提交Spark应用程序的命令行工具。它可以用于将应用程序提交到Spark集群上进行执行。下面是一些常用的spark-submit参数的介绍:
1. --class:指定要运行的应用程序的主类。
2. --master:指定Spark集群的URL,例如local、yarn、mesos等。
3. --deploy-mode:指定应用程序的部署模式,可以是client或cluster。client模式表示驱动程序在提交时运行在客户端上,而cluster模式表示驱动程序在集群中运行。
4. --executor-memory:指定每个执行器的内存大小,例如1g、2g等。
5. --num-executors:指定要启动的执行器的数量。
6. --executor-cores:指定每个执行器使用的CPU核心数。
7. --name:指定应用程序的名称。
8. --conf:用于设置其他Spark配置属性,例如spark.executor.memory、spark.driver.memory等。
这些只是一些常用的参数,还有其他更多的参数可以根据具体需求进行设置。
相关问题
spark 关于spark-submit 参数调优策略
Spark-submit 参数调优策略包括以下几个方面:
1. Driver和Executor的内存设置:根据数据量和计算复杂度设置合适的内存大小,避免OOM和GC过度。
2. Executor的数量和核数设置:根据集群的硬件资源和任务的并行度设置合适的Executor数量和核数,提高计算效率。
3. 序列化方式设置:选择合适的序列化方式,可以提高计算效率和减少内存占用。
4. Shuffle调优:通过调整shuffle的参数,如mapreduce.shuffle.memory.limit、spark.shuffle.compress等,可以减少shuffle的IO和内存占用,提高计算效率。
5. 缓存设置:通过缓存RDD或DataFrame,可以减少重复计算和IO,提高计算效率。
6. 并行度设置:根据数据量和计算复杂度设置合适的并行度,避免任务过度并行或串行,提高计算效率。
7. 资源管理设置:根据集群的资源管理方式,如YARN、Mesos或Standalone,设置合适的资源管理参数,提高计算效率和资源利用率。
以上是Spark-submit参数调优的一些策略,需要根据具体情况进行调整和优化。
hadoop与spark并行度设置问题(mr、spark任务提交参数的设置、spark-submit参数调优)
Hadoop和Spark都是分布式计算框架,可以通过设置并行度来提高计算效率。在Hadoop中,可以通过设置mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks来控制Map和Reduce任务的数量,从而控制并行度。在Spark中,可以通过设置spark.default.parallelism和spark.executor.instances来控制并行度。
在提交MR和Spark任务时,可以设置一些参数来优化任务的性能。例如,在MR中,可以设置mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来控制Map和Reduce任务的内存使用量。在Spark中,可以设置spark.driver.memory和spark.executor.memory来控制Driver和Executor的内存使用量。
另外,在使用spark-submit提交Spark任务时,还可以通过设置一些参数来调优任务的性能。例如,可以设置--num-executors来控制Executor的数量,设置--executor-memory来控制每个Executor的内存使用量,设置--executor-cores来控制每个Executor的CPU核数等。
总之,通过合理设置并行度和调优参数,可以提高Hadoop和Spark任务的计算效率和性能。