简述Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些 ？
参考回答
在 Spark 的 YARN-Cluster 模式中，常见的涉及参数有以下几个：
- –master：指定资源管理器的 URL，通常为
yarn，表示 Spark 将运行在 YARN 上。 - –deploy-mode：指定部署模式，
cluster表示 Driver 运行在 YARN 集群中，client表示 Driver 在客户端运行。 - –num-executors：指定 Executor 的数量，决定 Spark 应用程序在 YARN 集群中使用的 Executor 数量。
- –executor-memory：指定每个 Executor 分配的内存大小，例如
2g表示每个 Executor 使用 2GB 内存。 - –executor-cores：指定每个 Executor 使用的 CPU 核心数。
- –driver-memory：指定 Driver 使用的内存大小，通常设置为较小的值，如
1g。 - –driver-cores：指定 Driver 使用的 CPU 核心数。
- –conf spark.yarn.executor.memoryOverhead：设置 Executor 的内存开销，用于 JVM 外的非堆内存（如堆外内存、直接内存等）。
- –conf spark.yarn.driver.memoryOverhead：设置 Driver 的内存开销。
详细讲解与拓展
1. –master
- 作用：指定 Spark 集群的 master URL。在 YARN 上运行时，通常设置为
yarn。它表示 Spark 作业将在 YARN 集群上运行而不是本地模式。 - 示例：
--master yarn
2. –deploy-mode
- 作用：指定 Spark 作业的部署模式。在 YARN-Cluster 模式中，Driver 程序将会在 YARN 集群的一个节点上运行，而不是在客户端。常用的值有
client和cluster。 - 示例：
--deploy-mode cluster表示 Driver 在 YARN 集群中运行。
3. –num-executors
- 作用：控制 Spark 应用程序启动的 Executor 数量。合理配置该参数可以根据应用程序的计算需求和集群的资源情况来提高计算性能。
- 示例：
--num-executors 10表示请求 YARN 集群启动 10 个 Executor。
4. –executor-memory
- 作用：设置每个 Executor 使用的内存量。增加内存可以提升计算密集型任务的性能，但也会受到 YARN 集群可用资源的限制。
- 示例：
--executor-memory 4g表示每个 Executor 分配 4GB 内存。
5. –executor-cores
- 作用：设置每个 Executor 使用的 CPU 核心数。合理配置该参数有助于优化计算性能，通常根据集群的实际情况调整。
- 示例：
--executor-cores 3表示每个 Executor 使用 3 个 CPU 核心。
6. –driver-memory
- 作用：设置 Driver 程序使用的内存大小。Spark 的 Driver 负责调度作业并管理执行任务。通常 Driver 需要较小的内存配置。
- 示例：
--driver-memory 2g表示 Driver 程序分配 2GB 内存。
7. –driver-cores
- 作用：设置 Driver 程序使用的 CPU 核心数。在 YARN-Cluster 模式下，Driver 运行在集群中，可以为 Driver 分配一定的 CPU 核心数来提高性能。
- 示例：
--driver-cores 1表示为 Driver 分配 1 个 CPU 核心。
8. –conf spark.yarn.executor.memoryOverhead
- 作用：设置 Executor 的内存开销，用于非堆内存（如堆外内存、直接内存等）。合理配置这个值可以防止 Executor 因为内存不足而发生 OOM 错误。
- 示例：
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=512m表示为每个 Executor 分配 512MB 的内存开销。
9. –conf spark.yarn.driver.memoryOverhead
- 作用：设置 Driver 程序的内存开销。在集群模式下，Driver 也可能消耗堆外内存，因此需要为 Driver 设置一定的内存开销。
- 示例：
--conf spark.yarn.driver.memoryOverhead=512m表示为 Driver 分配 512MB 的内存开销。
总结
Spark 在 YARN-Cluster 模式下运行时，常用的参数包括设置资源（如内存、CPU 核心数等）、部署模式（cluster 或 client）以及内存开销等。合理的参数配置有助于充分利用集群资源，提高作业的性能和稳定性。