spark on yarn模式下task个数的确定

在 Spark on YARN 模式下，可以通过以下几种方式来决定任务数：

1. 手动设置任务数：可以在 Spark-submit 命令中通过 `--num-executors` 和 `--executor-cores` 参数手动设置执行器的数量和每个执行器的核数，进而确定任务数。

2. 自适应调整任务数：可以启用 Spark 的自适应调整功能，Spark 会根据当前任务的执行情况自动增加或减少任务数，以达到最优的性能。

3. 根据资源限制调整任务数：可以根据集群资源的情况来动态调整任务数，Spark 会根据集群可用资源和当前任务的资源需求来确定任务数。

在实际应用中，我们可以结合以上几种方式，根据具体需求来确定任务数。需要注意的是，任务数过多可能会导致过多的任务调度和资源竞争，从而影响性能，因此需要根据资源情况和性能需求来进行合理的调整。

相关问题

spark on yarn

Spark on YARN是一种常用的Spark运行模式，它可以在Hadoop YARN集群上运行。Spark on YARN支持两种提交任务的方式，即YARN client模式和YARN cluster模式。在YARN client模式下，Spark驱动程序运行在客户端上，而在YARN cluster模式下，Spark驱动程序运行在YARN集群上。

在使用Spark on YARN时，可以使用以下命令提交作业：

./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

这个命令将以YARN cluster模式提交一个Spark作业，其中`--master yarn`表示使用YARN作为Spark的主节点，`--deploy-mode cluster`表示以集群模式运行作业，`--class org.apache.spark.examples.SparkPi`指定了作业的入口类，`../lib/spark-examples-xx.jar`是作业的jar包路径，`100`是作业的参数。

另外，还可以使用以下命令以YARN client模式提交作业：

./spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

这个命令将以YARN client模式提交一个Spark作业，其中`--master yarn-client`表示使用YARN作为Spark的主节点，并将驱动程序运行在客户端上。

通过以上命令，可以在Spark on YARN上成功提交和运行Spark作业。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark on Yarn详解](https://blog.csdn.net/WuBoooo/article/details/109479311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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spark on yarn 中 统计当前spark进程数据的指标有哪些 中英文分别是什么

在 Spark on YARN 中，可以使用 Spark 的 Web 界面查看当前 Spark 进程的数据指标。以下是常见的指标及其中英文名称：

- 活跃 Task 数量：Active Tasks
- 已完成 Task 数量：Completed Tasks
- 已失败 Task 数量：Failed Tasks
- 已取消 Task 数量：Cancelled Tasks
- 执行时间：Duration
- Shuffle 数据写入量：Shuffle Write Metrics
- Shuffle 数据读取量：Shuffle Read Metrics
- 输入数据量：Input Metrics
- 输出数据量：Output Metrics
- 内存占用量：Memory Metrics
- 磁盘占用量：Disk Metrics
- GC 时间：Garbage Collection Time
- GC 次数：Garbage Collection Count

这些指标可以帮助我们了解 Spark 应用程序的运行情况，进而优化应用程序的性能。