apache-spark - 如何在具有不同内存和核心数量的集群上调整 spark 作业

Question

我正在开发一个 spark 项目，我正在使用具有以下配置的 3 个节点的 hadoop 集群:

• 8cores and 16go of Ram (Namenode, Application Master, nodemanager and spark master and worker).
• 4cores and 8go of Ram (datanode, nodemanager and worker)

• Ram的4cores和4go(datanode、nodemanager和worker) 所以我使用以下配置:

  pyspark --master yarn-client --driver-memory 3g --executor-memory 1g --num-executors 3 --executor-cores 1

我使用的所有集群性能的最佳执行器、内存和内核数量是多少？

Answer 1

这基本上归结为您需要处理多少数据。如果您有整个集群来处理数据，您可以完全使用。

pyspark --master yarn-client --driver-memory 3g --executor-memory 1g --num-executors 3 --executor-cores 1

这里您没有使用完整的集群。您正在使用 3gb 驱动程序和 1gb 执行程序，其中 3 个执行程序意味着总共 3gb 内存，而您在集群中有 12gb 内存和 8 个内核。您可以尝试的另一种配置

pyspark --master yarn-client --driver-memory 8g --executor-memory 3g --num-executors 4 --executor-cores 3

这使用了完整的集群。

不过，executor-memory的配置主要是根据作业需求来的。您需要通过多次尝试来调整它。你可以查看这个document用于调整。