标签:executors executor num gc memory cores 分配资源
executor-memory
在集群资源允许的情况下,且不oom的情况下,通常越多越好,同时要在webui观察gc时长,达到平衡值(过多的内存会导致单次gc所需时间过长,过少的内存会导致频繁gc),个人建议上限为单个containers最大值的75%。
num-executors,executor-cores
num-executors和executor-cores,由于执行任务的并发数=num-executors * executor-cores 。所以这一点经常会思考是100*1好,还是50*2比较好?
1.假设shuffer压力不大
(1)在数据分布均匀,executor-memory=8G,100*1是比50*2的理论上是要好些的,因为这样单个任务所拥有的内存会更充足,gc的次数会更少。
(2)在数据分布不均匀的情况下,可设置executor-memory=16G,50*2理论上是比100*1效果要好些的,因为如果设置为100*1,数据量小的任务会很快执行完,造成executor空闲。资源浪费。且在数据不均匀的情况下,executor-memory要适当提高,以免oom。
2.若shuffer有一定压力
(1)shuffer的本质是在网络磁盘IO,假设每个executor都分布在不同的节点,那么过多的executor-num会造成网络之间的IO过大,shuffer read可能造成timeout。所以这个时候理论上是设置较小的executor-num,较多的executor-cores,和较大的executor-memory是比较合理。以上文为例: executor-memory=32G num-executors=25 executor-cores =4
3.若任务主要是sc.textFile().map().saveAsTextFile
那么其瓶颈主要是在读取hdfs文件,以及业务代码运行效率上。在单个节点给予过多的executor-cores,可能造成节点和hdfs的IO打满。那么这个时候应该适当降低executor-cores,增加executor-num。
标签:executors,executor,num,gc,memory,cores,分配资源 来源: https://www.cnblogs.com/chong-zuo3322/p/16140035.html
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