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Spark提交参数说明和常见优化

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进入spark的home目录,执行以下命令查看帮助

不可能 前一天接触过Hadoop,对Spark也是了解一点皮毛,但中间隔了何时能 才重新使用spark,期间也产生过一点错误的认识。

博主微博:

增加每个executor的内存量,增加了内存量前一天,对性能的提升,有三点:

注意:若使用的是本地文件时需在file路径前加:file://

以上只是我 通过spark-submit来提交一另另一个 任务

前一天真是MapReduce耗费时间,写一另另一个 同等效果的Sparktcp连接池池变快就能执行完,很长一段时间本人与非 在本地的单机环境进行测试学习,太少一点错误的认知就会更加深刻,但事实却暂且那么,MR并非 慢是不可能 每一次操作数据都写在了磁盘上,小量的IO造成了时间和资源的浪费,否则Spark是基于内存的计算引擎,相比MR,减少的是小量的IO,但暂且是说给一另另一个 Sparktcp连接池池足够的资源,就可不时需为所欲为了,在提交一另另一个 sparktcp连接池池时,不仅要考虑所在资源队列的总体情况表,时需考虑代码某种的高效性,要尽量外理小量的shuffle操作和action操作,尽量使用同一另另一个 rdd。

下边给一另另一个 提交任务的样式

此种模式下适合小批量数据在本地调试代码

driver-memory

driver 不做任何计算和存储,只是我 架构设计 任务与yarn资源管理器和task交互,除非你是 spark-shell,否则一般 1-2g

会用spark,会调api和能用好spark是两回事,在进行开发的过程中,不仅要了解运行原理,时需了解业务,将离米 的法律法子和业务场景离米 的结合在一同,不利于发挥最大的价值。

2:yarn-client/yarn-cluster

executor_cores

不宜为1!否则 work tcp连接池池中tcp连接池数过少,一般 2~4 离米 。

executor_memory

一般 6~10g 离米 ,最大不超过20G,否则会因为GC代价不足,或资源浪费严重。

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在提交任务时的多少重要参数

最近在搞一另另一个 价格分类模型,虽说是分类,用的是kmeans算法,求出聚类中心,对每个价格进行级别定级。真是说起来简单,但做起来却是并那么那么容易,不只是我 不可能 数据量大,在执行任务时需与非 效率间题只是我 shuffle报错等。但在这整个过程中对scala编程,Spark rdd 机制,以及海量数据背景下对算法的认知与非 很大的提升,一点篇文章主只是我 总结一点Spark在shell 终端提交jar包任务的前一天的相关知识,在后续文章会具体涉及到相关的”实战经历“。

参考:

1:http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/e570f24c43fa15f23ebb97929a1b7fe6.html

2:https://www.jianshu.com/p/4c584a3bac7d

spark提交任务常见的某种模式

1:local/local[K]

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executor_cores*num_executors

表示的是不利于并行执行Task的数目

不宜太小或太少!一般不超过总队列 cores 的 25%,比如队列总 cores 500,最大暂且超过5000,最小不建议低于 40,除非日志量很小。

Github: