spark.yarn.executor.memoryoverhead

时间: 2023-05-01 14:02:27 浏览: 256
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Spark on Yarn之Executor内存管理 - 简书1

b'spark.yarn.executor.memoryoverhead'是指Spark on YARN模式下的executor内存设置的一个参数，它指定了executor的堆外内存大小，用于存储Spark存储体系所需的元数据。这个参数的默认值是executor内存的10%，但可以根据需要进行设置。
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这个问题属于技术问题，...org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster$AMEndpoint是Apache Spark在Yarn上的应用程序主节点。"Driver requested to kill executor(s)"表示Spark驱动器请求终止一个或多个执行程序。

用spark计算圆周率报错：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Application application_1681996207692_0003 finished with failed status at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1122) at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:1168) at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:775) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

你可以先检查一下你的代码是否正确，特别是在Spark环境中使用的方式是否正确。另外，还需要检查一下Spark的配置和运行环境是否正确。如果还是无法解决问题，可以考虑查看任何其他的日志信息以确定更详细的错误原因。

Service org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxServices failed in state INITED java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService not found

您可以检查 yarn.nodemanager.aux-services 和 yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class 这两个属性的设置。 4. 如果您使用的是自定义的 Spark Shuffle 服务实现，确保相关的 JAR 文件已正确放置在 ...

ERROR org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxServices: Failed to initialize spark_shuffle java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService not found at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2726) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxServices.createAuxServiceFromConfiguration(AuxServices.java:204)

您可以检查 yarn.nodemanager.aux-services 和 yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class 这两个属性的设置。 4. 如果您使用的是自定义的 Spark Shuffle 服务实现，确保相关的 JAR 文件已正确放置在 ...

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Driver程序通常运行在Spark集群的主节点上，它与集群管理器（如YARN或Mesos）通信以获取资源并启动Executor。在Spark应用程序中，Driver程序是整个应用程序的主要协调者，它负责调度任务，向Executor分配任务，以及...

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- *3* [Spark-core/SparkSQL总结及如何通过Jupyter交互式运行pyspark任务（spark on yarn）](https://blog.csdn.net/a1314_521a/article/details/126368419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226....

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/shaded/javax/ws/rs/core/NoContentException at org.apache.hadoop.yarn.util.timeline.TimelineUtils.<clinit>(TimelineUtils.java:60) at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceInit(YarnClientImpl.java:200) at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:164) at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:191) at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:62) at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:222)

这是一个 Java 异常，可能是由于缺少 org.apache.hadoop.shaded.javax.ws.rs.core.NoContentException 类的定义，导致无法运行。你需要检查你的代码及其所依赖的库，确保它们都正确地配置和安装。...

not found: object spark import spark.implicits._

.master("local[4]") // 根据你的环境设置Spark的运行模式，如本地集群或YARN .getOrCreate() // 如果Spark已经启动，这个方法会返回现有的Session，如果没有则新建 // 现在你可以使用spark变量访问Spark的功能 ...

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我理解你的问题是无法获取yarn.nodemanager.linux-container-executor.group的配置值。这个配置项是用于指定Linux容器执行器的组ID。如果您无法获取到配置值，您可以尝试以下几个步骤： 1. 检查yarn-site.xml配置...

ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext.

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