工作常用之Spark调优【二】资源调优
第 2 章 资源调优2.1 资源规划2.1.1 资源设定考虑1 、总体原则以单台服务器 128G 内存， 32 线程为例。先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节点的 yarn 内存 / 每个节点数量 = 单个节点的数量总的 exec...
Spark面试题（六）——Spark资源调优
1、资源运行情况2、资源运行中的集中情况（1）实践中跑的Spark job，有的特别慢，查看CPU利用率很低，可以尝试减少每个executor占用CPU core的数量，增加并行的executor数量，同时配合增加分片，整体上增加了CPU的利用率，加快数据处理速度。&#x...
MaxCompute Spark中Executor Num资源参数如何调优？
MaxCompute Spark中Executor Num资源参数如何调优？
spark的资源参数调优有哪些方法？
spark的资源参数调优有哪些方法？
Spark性能优化：资源调优篇
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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
社区圈子
apache spark您可能感兴趣
- apache spark like
- apache spark应用
- apache spark SQL
- apache spark原理
- apache spark产品
- apache spark k8s
- apache spark方案
- apache spark大数据
- apache spark深度学习
- apache spark集群
- apache spark streaming
- apache spark Apache
- apache spark数据
- apache spark Hadoop
- apache spark rdd
- apache spark MaxCompute
- apache spark运行
- apache spark summit
- apache spark模式
- apache spark分析
- apache spark学习
- apache spark机器学习
- apache spark实战
- apache spark Scala
- apache spark flink
- apache spark任务
- apache spark程序