spark集群的内存使用情况和 spark on yarn 中 spark的内存使用情况 是否相同呢?
时间: 2024-01-13 13:54:28 浏览: 37
在 Spark on YARN 中,Spark 将会在 YARN 的容器中运行。这意味着 Spark 对于内存的使用情况将会受到 YARN 的限制和管理。而在普通的 Spark 集群中,Spark 可以直接使用集群的全部内存资源。
因此,Spark on YARN 中的 Spark 内存使用情况可能会受到 YARN 管理策略和配置的影响,可能与普通 Spark 集群中的内存使用情况有所不同。但是,无论在哪种环境下,Spark 的内存使用都是可以通过配置参数进行调整和优化的。
相关问题
在 以上情况下,是否能讲yarn容器的内存使用情况当做是spark的内存使用情况呢?
在 Spark on YARN 中,由于 Spark 运行在 YARN 容器中,因此容器的内存使用情况会影响到 Spark 的内存使用情况。但是,容器本身也会占用一定的内存资源,而且容器与 Spark 之间还存在着一定的通信和交互,因此不能简单地把容器的内存使用情况等同于 Spark 的内存使用情况。
通常情况下,我们会将 Spark 的内存使用情况和 YARN 容器的内存使用情况一起考虑来进行集群的资源管理和优化。Spark 提供了一些相关的配置参数,可以用来调整 Spark 在 YARN 容器中的内存使用情况,从而更好地利用集群资源,提高作业的性能和稳定性。
请描述交互流程中 on spark集群和on yarn集群有什么区别?
在交互流程中,"on Spark集群"和"on YARN集群"指的是Spark应用程序在不同的集群管理器上运行的方式。这两种方式有以下区别:
1. Spark集群:在Spark集群中,Spark应用程序通过Spark自己的资源管理器来管理资源和任务调度。Spark集群可以独立地运行在不依赖其他集群管理器的环境中,例如Standalone模式。在Spark集群中,Spark应用程序可以直接与Spark资源管理器进行交互,从而更加灵活地控制资源的使用和任务的调度。
2. YARN集群:YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的一个集群管理器,用于资源调度和任务管理。在YARN集群中,Spark应用程序可以作为一个YARN应用程序来运行。YARN负责分配资源和调度任务,而Spark则在YARN应用程序框架中运行。这种方式可以与其他基于YARN的应用程序共享集群资源,并且受到YARN的资源管理和调度策略的限制。
总结起来,"on Spark集群"意味着Spark应用程序直接使用Spark自己的资源管理器来管理资源和任务调度,而"on YARN集群"意味着Spark应用程序作为一个YARN应用程序在YARN集群中运行,通过YARN来管理资源和任务调度。选择哪种方式取决于具体的需求和环境配置。