# 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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# 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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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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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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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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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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Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
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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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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
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.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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# 如何实现spark executor jar
## 一、整体流程
下面是实现"spark executor jar"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 编写你的Spark作业 |
| 3 | 打包你的Spark作业成为一个可执行的jar文件 |
| 4 | 提交你的jar文件到Spark集群 |
原创
2024-07-11 05:51:30
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在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
资源调优1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，
# 如何实现Spark Executor分配不均
## 1. 了解整个流程
在Spark中，Executor是负责执行任务的工作节点。当Executor分配不均匀时，会导致部分节点负载过重，影响整体性能。下面是解决这个问题的具体步骤：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 理解问题
开发者：明确Executor分配不均的问
原创
2024-04-02 06:10:25
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如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
原创
2023-12-27 06:51:46
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