如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?
默认情况下,Spark集群下的worker,只会启动一个Executor,只运行了一个 CoarseGrainedExecutorBackend 进程。Worker 通过持有 ExecutorRunner 对象来控制 CoarseGrainedExecutorBackend 的启停。
那么如何启动多个executor呢?通过设置参数来解决:
1、设置每个executor使用的cpu数为4
spark.executor.cores 4
2、限制cpu使用数量,这里会启动3个executor(12/4)
spark.cores.max 12
3、设置每个executor的内存大小为8g
spark.executor.memory 12g
以上设置将会启动3个executor,每个executor使用4cpu,12gRAM。
总共占用worker资源12cpu,36gRAM。
Spark1.6的源码部分为:
protected final String EXECUTOR_MEMORY = "--executor-memory";
protected final String TOTAL_EXECUTOR_CORES = "--total-executor-cores";
protected final String EXECUTOR_CORES = "--executor-cores";
也可以在提交任务的时候添加:
SparkSubmit --class com.dyq.spark.MyClass --master:spark://master:7077 --total-executor-cores 12 --executor-cores 24 --executor-memory 12g
tip
在使用过程中发现如果使用spark1.5以下版本有时候会出现即使有资源也申请不到的情况。
最后再附上SparkSubmit的所有参数表:
SparkSubmitOptionParser { String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String = String =
以上是关于如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章