# 详解spark.yarn.executor.memoryoverhead
## 一、整体流程概述
在Kubernetes（K8S）中使用Spark时，配置spark.yarn.executor.memoryoverhead参数是非常重要的，以确保Spark应用程序能够顺利运行并充分利用资源。本文将详细介绍如何配置该参数。
## 二、配置步骤
下面是配置spark.yarn.execut
原创
2024-05-15 11:12:40
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内存工作原理： 内存是用来存放当前正在使用的（即执行中）的数据和程序，我们平常所提到的计算机的内存指的是动态内存（即DRAM），动态内存中所谓的"动态"，指的是当我们将数据写入DRAM后，经过一段时间，数据会丢失，因此需要一个额外设电路进行内存刷新操作。具体的工作过程是这样的：一个DRAM的存储单元存储的是0还是1取决于电容是否有电荷，有电荷代表1，无电荷代表0。但时间一长
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2024-10-04 15:24:30
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# 实现"spark.yarn.executor.memoryOverhead"的步骤
为了实现"spark.yarn.executor.memoryOverhead"，我们需要按照以下步骤进行操作。
步骤 | 操作 | 代码
--- | --- | ---
1 | 打开Spark配置文件 | `vim $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf`
2 | 添加"
原创
2023-07-15 09:12:45
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Cache(缓存)是优化web应用的常用方法，缓存存放在服务端的内存中，被所有用户共享。由于Cache存放在服务器的内存中，所以用户获取缓存资源的速度远比从服务器硬盘中获取快，但是从资源占有的角度考虑缓存也不是越多越好。经常要用到且不会频繁改变且被用户共享的数据很适合放在缓存中。在介绍netcore的缓存前我们先回顾下net framework中的缓存技术。System.Runtime.Cac
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2024-06-12 23:29:46
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ClusterManager：在Standlone模式中，ClusterManager为Master。在Yarn模式中就是ResourceManage资源管理器。Worker：从节点，在Standlone模式中就是一个Worker节点，在Yarn模式中就是NodeManager，负责具体的任务，启动Executor或者Driver。Driver：首先Driver是一个Spark节点中的一个驱动进程
一、uboot驱动模型概述 在linux中采用device、bus、driver来管理设备和驱动，在uboot中引入了驱动模型（driver model）简称为DM，这种驱动模型为驱动的定义和访问接口提供了统一的方法。提高了驱动之间的兼容性以及访问的标准型。它主要包含以下4个成员：udevice：它就是指设备对象，一个driver的实例。driver：udevice的驱动，硬件外设的
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2024-05-12 21:26:03
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文章目录Spark 内核概述 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver 1.1.2 Executor 1.2 Spark通用运行流程概述Spark 部署模式 2.1 Standalone模式运行机制 2.1.1 Standalone Client模式 2.1.2 Standalone Cluster模式 2.2 YARN模式运行机制 2.2.1 YARN Client模式 2.2.
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2024-06-30 21:56:32
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第一章 说明整个Spark 框架分为如下7个部分，总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：第一方面、Spark 基础环境 主要讲述Spark框架安装部署及开发运行，如何在本地模式和集群模式运行，使用spark-shell及IDEA开发应用程序，测试及打包提交运行集群。第二方面、Spark 离线分析Spark 核心基础：SparkCore模
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2023-12-26 14:32:36
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一、客户端进行操作1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足则抛出IllegalArgumentException；3、设置资源、环境变量：其中包括了设置Application的Sta
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2024-06-01 05:35:10
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Spark 1.5.2版本支持为Spark On YARN模式的Spark Application根据Task自动调整Executor数，要启用该功能，需做以下操作：一：在所有的NodeManager中，修改yarn-site.xml，为yarn.nodemanager.aux-services添加spark_shuffle值，设置yarn.nodemanager.aux-services.spa
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2024-08-27 00:25:44
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当上传spark程序时，总会有出现以下这个错误Spark-submit报错 Container exited with a non-zero exit code 143还有比如 outOfmemory, memory exceed 等等，一个头两个大。。。。 对于只是使用spark程序的人，我实在是没兴趣了解spark 内存管理（我也不干这个。。。）所以只有一个目的，如何设置
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2023-11-24 00:34:50
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1、num-executors，execuor-cores和executor-memory的分配 driver.memory ：driver运行内存，默认值512m，一般2-6G num-executors ：集群中启动的executor总数 executor.memory ：每个executor分配的内存数，默认值512m，一般4-8G executor.cores ：每个executor分配的
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2023-10-05 12:12:21
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一 .前言LinuxContainerExecutor的核心设计思想是， 赋予NodeManager启动者以root权限， 进而使它拥有足够的权限以任意用户身份执行一些操作， 从而使得NodeManager执行者可以将Container使用的目录和文件的拥有者修改为应用程序提交者， 并以应用程序提交者的身 份运行Container， 防止所有Container以NodeManager执行者身份运行
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2024-08-02 10:44:08
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spark2-submit --class SparkKafka \
--master yarn \
--executor-memory 1G \
--num-executors 6 \
--driver-memory 1g \
--conf spark.driver.supervise=true \
--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=6
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2024-06-18 19:14:48
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文章目录问题描述解决办法1. 确保不是数据倾斜2. 利用cache，算子调优3. 资源调优 问题描述最近在pyspark处理90多G数据的时候，遇到这个问题，特此记录，希望能够帮到你首先你可能会有以下错误或警告：Lost executor 2 on bjxg-bd-slave65: Container killed by YARN for exceeding memory limits.
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2023-11-14 12:38:10
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一.引言:spark执行任务期间，偶发程序出现Failed，但是任务正常执行结束，查看error日志无程序内报错，只报了 ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM 。于是开始查找问题。二.排查任务之前正常执行未出现问题，最近在Executor端修改代码，增加了Executor端内存，大概率是因为内存问题导致
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2024-04-29 11:28:51
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Spark的一些配置总结配置总结： 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)----------------------------------------------
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2023-08-26 12:57:00
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Hive on spark时报错 解决a.set spark.yarn.executor.memoryOverhead=512G 调大(权宜之计)，excutor-momery + memoryOverhead不能大于集群内存b.该问题的原因是因为OS层面虚拟内存分配导致，物理内存没有占用多少，但检
原创
2022-06-10 22:06:21
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Executor配置 conf={ "spark.executor.memory": "4g", "spark.executor.cores":"4", "spark.executor.instances": "150", "spark.yarn.executor.memoryOverhead": ...
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2021-09-15 20:30:00
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Example:
./bin/spark-submit \
--[your class] \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-exectors 17
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096 \
--executor-memory 35G \ //Amount of memory t
原创
2023-05-31 11:17:01
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