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spark.cleaner.periodicGC.interval 参数是用于配置 Spark 的内存清理(garbage collection)机制的间隔时间。这个参数定义了 Spark 内部周期性执行的垃圾回收操作的时间间隔。
具体来说,spark.cleaner.periodicGC.interval 参数表示了在执行垃圾回收之前等待的时间。Spark 的垃圾回收机制主要用于释放不再使用的内存,以防止应用程序因为内存泄漏而耗尽内存。
默认值:如果未显式设置,该参数的默认值为 30s,表示 Spark 将每隔 30 秒执行一次周期性的垃圾回收。
作用:周期性的垃圾回收有助于释放不再使用的内存,保持应用程序的内存稳定性。这对于长时间运行的 Spark 应用程序尤其重要,以防止内存泄漏问题。
spark.driver.extraJavaOptions 是 Spark 中用于设置驱动程序(Driver)的额外 Java 选项的配置参数。驱动程序是 Spark 应用程序的主节点,负责协调和监控整个应用程序的执行。
具体来说,spark.driver.extraJavaOptions 允许您向 Spark 驱动程序的 Java 虚拟机(JVM)添加额外的 Java 选项。这可以用于调整 JVM 的行为、设置系统属性、添加 Java 库的路径等。通常情况下,您可以使用该参数来进行一些与 Spark 驱动程序相关的高级配置。
设置内存参数:
--conf spark.driver.extraJavaOptions="-Xms512m -Xmx1024m"
上述配置设置了 Spark 驱动程序的初始堆大小为 512MB,最大堆大小为 1024MB。
spark.driver.maxResultSize 是 Spark 中用于设置驱动程序(Driver)端返回给用户的结果的最大大小的配置参数。该参数限制了 Spark 应用程序中可以由单个操作生成的结果的大小。如果操作的结果超过了此限制,Spark 将尝试将其截断或分割为适当大小的部分。
具体来说,spark.driver.maxResultSize 用于控制驱动程序端执行的操作的结果在内存中的最大大小。如果某个操作的结果超过了这个大小,可能会导致驱动程序端的内存溢出或性能问题。这个参数的设置是为了防止驱动程序端由于大量数据结果而耗尽内存。
spark.driver.maxResultSize 的注意事项和用法:
默认值:如果未显式设置,spark.driver.maxResultSize 的默认值是 1g,表示默认情况下驱动程序端可以处理最大为 1GB 的结果。
设置方式:可以通过 Spark 应用程序的配置文件或通过 Spark 提交命令行参数进行设置。例如:
--conf spark.driver.maxResultSize=2g
上述命令将 spark.driver.maxResultSize 设置为 2GB。
spark.driver.memory 是 Spark 中用于设置驱动程序(Driver)的内存大小的配置参数。这个参数定义了 Spark 应用程序的主节点(驱动程序)的堆内存大小。驱动程序是整个 Spark 应用程序的控制中心,负责协调和监控任务的执行。
具体来说,spark.driver.memory 用于指定驱动程序的 Java 虚拟机(JVM)的堆内存大小。这个堆内存大小影响着驱动程序端可以处理的任务数量和驱动程序本身的性能。
spark.driver.memory 的注意事项和用法:
默认值:如果未显式设置,spark.driver.memory 的默认值是 1g,表示默认情况下驱动程序的堆内存大小为 1GB。
设置方式:可以通过 Spark 应用程序的配置文件或通过 Spark 提交命令行参数进行设置。例如:
--conf spark.driver.memory=2g
上述命令将 spark.driver.memory 设置为 2GB。
内存分配:驱动程序的堆内存主要用于存储应用程序的元数据、任务状态信息、作业计划等,以及在执行一些操作时需要缓存的数据。较大的 spark.driver.memory 可以为应用程序提供更多的内存资源,但要注意不要设置得太大以至于超过可用的物理内存。
适用场景:通常情况下,适当调整 spark.driver.memory 的大小可以提高驱动程序的性能,特别是当应用程序需要处理大量元数据或需要执行大规模操作时。但请注意,如果设置得过大,可能会导致驱动程序端的内存溢出。
spark.dynamicAllocation.enabled 是 Spark 中用于配置动态资源分配(Dynamic Allocation)是否启用的配置参数。动态资源分配是一种机制,允许 Spark 应用程序根据实际的资源需求来动态地调整执行器(executors)的数量,以更有效地利用集群资源。
具体来说,spark.dynamicAllocation.enabled 用于启用或禁用动态资源分配。如果将其设置为 true,则启用动态资源分配;如果设置为 false,则禁用。
以下是一些关于 spark.dynamicAllocation.enabled 的注意事项:
默认值:如果未显式设置,spark.dynamicAllocation.enabled 的默认值是 false,表示默认情况下动态资源分配是禁用的。
设置方式:可以通过 Spark 应用程序的配置文件或通过 Spark 提交命令行参数进行设置。例如:
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true
上述命令将启用动态资源分配。
动态资源分配:启用动态资源分配后,Spark 应用程序可以根据实际的任务负载来增加或减少执行器的数量。这使得 Spark 应用程序更加灵活,可以适应不同的工作负载。
资源调整策略:与动态资源分配一起使用的还有其他一些配置参数,如 spark.dynamicAllocation.minExecutors、spark.dynamicAllocation.maxExecutors、spark.dynamicAllocation.initialExecutors 等,用于配置执行器数量的上下限和初始数量。
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 是 Spark 中用于配置动态资源分配(Dynamic Allocation)中执行器(executor)的空闲超时时间的配置参数。这个参数定义了一个执行器在空闲一段时间后会被终止并释放的时间阈值。
具体来说,spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 用于控制执行器在没有任务执行的情况下保持空闲的最长时间。如果一个执行器在这个时间段内没有被分配任务,那么它将被认为是空闲的,并可能被终止,以释放资源。
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 的一些注意事项:
默认值:如果未显式设置,spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 的默认值是 60s,表示默认情况下,一个空闲的执行器在 60 秒内没有被分配任务时可能会被终止。
设置方式:可以通过 Spark 应用程序的配置文件或通过 Spark 提交命令行参数进行设置。例如:
--conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=120s
上述命令将 spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 设置为 120 秒。
动态资源分配:此参数是动态资源分配机制的一部分,用于调整执行器数量以适应实际的工作负载。通过终止空闲的执行器,Spark 可以有效地释放资源,并在负载轻时减少集群资源的占用。
空闲执行器终止:在启用动态资源分配的情况下,当执行器处于空闲状态并且达到了指定的空闲超时时间时,该执行器可能会被终止。这样可以在不需要太多资源的情况下释放资源。
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