CDH Spark 程序调优 spark.yarn.executor.memoryOverhead 该如何配置呢?

问答 歌唱祖国 ⋅ 于 2018-10-10 01:48:33 ⋅ 最后回复由 青牛 2018-10-10 17:32:40 ⋅ 8468 阅读

老师好,我遇到一个问题如图所示
file
1.CDH Spark程序调优spark.yarn.executor.memoryOverhead该如何配置呢?主要是参考什么参数的值?
2.yarn.nodemanager.resource.memory-mb,spark.executor.memory,spark.yarn.executor.memoryOverhead这三个参数之间的关系是怎样的呢?该按照怎样的方式来配置?
3.spark.yarn.executor.memoryOverhead如果在export中使用后再运行submit命令是不是如下

#export SPARK_YARN_EXECUTOR_MEMORYOVERHEAD=3G
#spark-submit  --xxxxx .....

不知道用SPARK_YARN_EXECUTOR_MEMORYOVERHEAD是不是正确的,如果这个变量名不正确应该用哪个?

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回复数量: 1
  • 青牛 海汼部落创始人,80后程序员一枚,曾就职于金山,喜欢倒腾技术做产品
    2018-10-10 17:32:40

    1、集群总内存计算(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)
    所以要综合考虑下,这个要一点一点试,没有比较好的参考 cdh官方的默认值已经是很科学的了 但是不同集群的job大小不一样,没法通用,因为可能你把这个job调好了 其他job也会报错,所以尽量优化job中的代码,使代码不要出现内存使用过多比较好
    2、调整参数在submit时候
    --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 这种方法设置 不要用环境变量的方法

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