集群中spark-defaults.conf文件里面怎么配置
时间: 2024-03-22 15:37:24 浏览: 16
在集群中,可以将spark-defaults.conf文件放在Spark的配置目录下,通常是在$SPARK_HOME/conf目录下。如果使用了Hadoop作为分布式存储系统,还需要在Hadoop的配置目录下(通常是$HADOOP_HOME/etc/hadoop)添加core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件,以便让Spark能够访问HDFS。
在配置文件中,需要指定Spark的Master节点地址,可以使用以下形式:
```
spark.master spark://<master-ip>:<master-port>
```
其中,<master-ip>是Master节点的IP地址,<master-port>是Master节点的端口号,默认为7077。如果Master节点使用的是YARN或Mesos,需要修改相应的配置参数。
除了配置Master节点地址,还可以配置其他的参数,例如Executor的内存大小、日志级别等,具体可参考Spark官方文档。需要注意的是,Spark的配置参数可以在多个配置文件中进行配置,如果有多个配置文件中都有相同的参数,那么以后面的配置文件中的参数为准。在集群中,可以通过修改配置文件来调整Spark的配置参数,然后重新启动Spark集群以使配置生效。
相关问题
spark-defaults.conf文件中的常用配置有那些,并给出模板
spark-defaults.conf文件中的常用配置如下:
1. master:设置Spark集群的主节点地址,例如local、yarn、mesos、spark://host:port等。
2. executor-memory:设置每个Executor进程的内存大小,例如512m、1g、2g等。
3. driver-memory:设置Driver进程的内存大小,例如512m、1g、2g等。
4. spark.driver.maxResultSize:设置Driver进程返回给用户的最大结果集大小,例如1g、2g等。
5. spark.executor.instances:设置Executor进程的数量,例如10、20等。
6. spark.serializer:设置序列化方式,例如org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。
7. spark.shuffle.service.enabled:是否启用Shuffle服务,默认为true。
8. spark.sql.shuffle.partitions:设置Shuffle操作的分区数,默认为200。
9. spark.streaming.blockInterval:设置流式计算的时间间隔,例如1s、5s等。
10. spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition:设置每个分区从Kafka读取数据的最大速率,例如1000。
模板:
# Spark Master
spark.master yarn
# Executor Memory
spark.executor.memory 1g
# Driver Memory
spark.driver.memory 1g
# Driver Max Result Size
spark.driver.maxResultSize 1g
# Executor Instances
spark.executor.instances 10
# Serializer
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
# Shuffle Service Enabled
spark.shuffle.service.enabled true
# Shuffle Partitions
spark.sql.shuffle.partitions 200
# Block Interval
spark.streaming.blockInterval 1s
# Kafka Max Rate Per Partition
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 1000
hivesql 中如何配置spark.executor.cores
在HiveSQL中配置spark.executor.cores,需要先修改相关的配置文件。首先,需要在hive-site.xml文件中设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster,具体设置根据实际情况进行选择。然后,需要在hive-site.xml文件中添加以下配置信息:
hive.execution.engine=spark
hive.spark.executor.memory=10g
hive.spark.dependency.jars=/path/to/jars/
hive.spark.dynamic.partition.mode=nonstrict
hive.spark.executor.cores=8
以上配置中,hive.execution.engine设置为spark,表示使用Spark执行引擎;hive.spark.executor.memory设置为10g,表示每个executor可以使用的内存为10G;hive.spark.dependency.jars指定需要加载的外部jar包;hive.spark.dynamic.partition.mode设置为nonstrict,表示分区列不存在时不抛出异常;hive.spark.executor.cores设置为8,表示每个executor使用8个cpu核心。
此外,还需要设置Hadoop的yarn-site.xml文件和Spark的spark-defaults.conf文件,具体设置详见相关文档。总之,在配置HiveSQL的spark.executor.cores时,需要考虑到Spark集群的硬件配置,以及任务需要的资源和性能需求。