spark submit的时候如何确定 num-executors的数量

当使用 Spark 提交应用程序时，可以通过以下方式确定 num-executors 的数量：

1.根据数据规模和节点配置决定 executor 的数量，可以参考以下规则：
a. 根据数据规模和节点配置来计算 executor 的数量，每个 executor 包含若干个 CPU 和若干 GB 的内存，以及一定数量的线程池和网络带宽等资源。
b. executor 的数量应该根据数据量、集群的处理能力和内存容量进行配置，一般建议每个 executor 至少有 1GB 内存。
c. 需要考虑其他的因素，如对 executor 的并发要求等，来确定 num-executors 的数量。

2. 通过实验来确定 num-executors 的数量，可以通过以下步骤进行：
a. 在一个较小的数据集上测试不同的 num-executors 值，比较它们的性能表现。
b. 根据测试结果来确定一个合适的 num-executors 值，同时需要考虑集群的硬件配置和负载情况。

总的来说，确定 num-executors 的数量需要考虑数据规模、节点配置、集群的处理能力和内存容量等因素，同时需要通过实验来测试不同的 num-executors 值来确定最佳的配置方案。

相关问题

spark提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default....

executor-memory：指定每个executor进程可用的内存大小，单位为g（GB）或m（MB）。

executor-cores：指定每个executor进程可用的CPU核数。

num-executors：指定启动的executor进程数。

spark.default...：这个问题不太清楚，可能是指spark-submit命令中的其他参数，需要更具体的信息才能回答。

spark代码 spark-submit提交yarn-cluster模式

### 回答1：
使用spark-submit命令提交Spark应用程序到YARN集群模式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了Spark和YARN，并且配置了正确的环境变量。

2. 编写Spark应用程序代码，并将其打包成jar包。

3. 打开终端，输入以下命令：

spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster <jar-file> <args>

其中，`<main-class>`是Spark应用程序的主类名，`<jar-file>`是打包好的jar包路径，`<args>`是传递给应用程序的参数。

4. 提交命令后，Spark会将应用程序提交到YARN集群中，并在集群中启动应用程序的Driver程序。

5. 可以通过YARN的Web界面或命令行工具来监控应用程序的运行状态和日志输出。

注意事项：

- 在提交应用程序时，需要指定`--master yarn`和`--deploy-mode cluster`参数，以告诉Spark将应用程序提交到YARN集群中运行。

- 如果应用程序需要访问HDFS或其他外部资源，需要在应用程序中指定相应的路径或URL，并确保YARN集群中的节点也能够访问这些资源。

- 在提交应用程序时，可以通过`--num-executors`、`--executor-memory`、`--executor-cores`等参数来指定应用程序在集群中的资源分配情况。

### 回答2：
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，能够处理包括离线批处理、实时流处理、图形处理等多种数据处理场景。其中，Spark中常见的数据处理方式是通过RDD(弹性分布式数据集)来进行计算处理。

对于Spark应用的部署，有两种方式：一种是通过Spark Standalone模式，将Spark应用作为单一进程的方式运行；另一种则是通过YARN模式，将Spark应用分布到一组计算节点中去运行。在这里，我们介绍一种常见的部署方式：通过spark-submit命令将应用提交到YARN集群上运行。

spark-submit命令是Spark提供的专门用于提交应用的命令，根据不同的运行模式，有不同的参数指定方式。其中，将应用部署到YARN模式的一般命令如下：

./bin/spark-submit \
--class [app-class] \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
[--executor-memory <memory>] \
[--num-executors <num>] \
[path-to-app-jar] [app-arguments]

其中，各参数含义如下：

1. --class：指定应用的入口类。
2. --master：指定Spark应用运行在YARN模式下。
3. --deploy-mode：指定应用在YARN模式下的部署方式，有两种模式：client和cluster。其中，client模式是指在本地运行应用，而cluster模式则是将应用提交到YARN集群上运行。
4. --executor-memory：指定每个executor占用的内存大小。
5. --num-executors：指定在YARN集群上运行的executor数目。
6. [path-to-app-jar]：指定应用程序的jar包路径。
7. [app-arguments]：应用的命令行参数。

需要注意的是，将应用提交到YARN集群上运行时，需要提前从HDFS中将数据加载到内存中，否则可能会降低应用的性能。在代码中，可以通过使用SparkContext的textFile等方法，将HDFS中的数据读取到RDD中进行处理。

总之，通过spark-submit命令将Spark应用部署到YARN集群上运行，可以充分利用集群资源，实现高效处理大规模数据。而在代码编写方面，需要注意处理好HDFS中数据的读取和分布式操作等问题。

### 回答3：
Spark是一种开源的大数据处理框架，其可以通过Spark-submit进行提交。Spark-submit是一个命令行工具，可用于将Spark应用程序提交到集群中运行。它支持多种模式，包括local模式、standalone模式和yarn-cluster模式等。其中，在yarn-cluster模式中，Spark应用程序将在YARN集群上运行。

在使用Spark-submit提交Spark应用程序到YARN集群的时候，需要考虑以下几个方面：

1. 配置参数

首先，需要指定Spark-submit的参数，例如--class参数用于指定要运行的主类。在YARN集群上运行Spark应用程序需要使用--master参数，并将其设置为yarn-cluster。同时，可以添加其它的参数，例如--num-executors用于设置执行程序的数量，--executor-memory用于设置每个执行程序的内存。

示例:
spark-submit --class com.test.TestApp \
--master yarn-cluster \
--num-executors 5 \
--executor-memory 4G \
/path/to/your/application.jar

2. 配置环境

为了让Spark应用程序在YARN集群上运行，需要为其配置适当的环境。需要确保所有必要的依赖项都已安装，并将其添加到Spark-submit命令中。在集群节点上，需要确保Spark和Hadoop已正确配置并运行。

3. 访问资源

将应用程序提交到YARN集群后，需要确保它能够访问必要的资源。这些资源包括存储在HDFS中的数据和应用程序所需的库和文件。如果应用程序需要访问外部资源，则还需要配置适当的访问权限。

总的来说，Spark-submit提交yarn-cluster模式是一种将Spark应用程序提交到YARN集群上运行的方法。在提交之前，需要考虑配置参数、配置环境和访问资源，以确保应用程序能够正确运行并访问所需的资源和库。