Hogyan határozzuk meg a végrehajtók számát a szikrában?
Pontszám: 4,4/5 ( 42 szavazat )Hány végrehajtója van a Sparknak?
Öt végrehajtó 3 maggal vagy három végrehajtó 5 maggal A legtöbb Spark hangolási útmutatóban az a konszenzus, hogy végrehajtónként 5 mag az optimális magszám a párhuzamos feldolgozás szempontjából.
Mennyi a végrehajtók alapértelmezett száma a Sparkban?
A végrehajtók maximális száma. A Spark elküldési beállítása --max-executors . Ha nincs beállítva, az alapértelmezett érték 2 .
Hogyan állíthatja be a végrehajtók számát egy Spark alapú alkalmazásban?
A Spark-alkalmazás végrehajtóinak száma megadható a SparkConf-ban vagy a parancssorból a –num-executors kapcsolóval . Cluster Manager : Külső szolgáltatás a fürt erőforrásainak megszerzésére (pl. önálló kezelő, Mesos, YARN).
Hogyan számítja ki az illesztőprogram és a végrehajtó memóriát a Sparkban?
Határozza meg a Spark alkalmazás számára elérhető memória-erőforrásokat. Szorozza meg a fürt RAM méretét a YARN kihasználtsági százalékával . 5 GB RAM-ot biztosít az elérhető illesztőprogramokhoz és 50 GB RAM-ot a dolgozói csomópontokhoz. Dolgozó csomópontonként 1 mag kedvezmény a végrehajtó magpéldányok meghatározásához.
Spark Executor Tuning | Döntse el a végrehajtók számát és a memóriát | Spark bemutató interjúkérdések
Hogyan ellenőrizhetem a Spark-fürtömet?
Nincs lehetőség a spark konfigurációs tulajdonságainak parancssorból történő megtekintésére. Ehelyett szikra-alapértelmezetten ellenőrizheti. conf fájl . Egy másik lehetőség a webUI-ról való megtekintés.
Mi az alapértelmezett párhuzamossági szint a Sparkban?
A párhuzamosság a Parallelise RDD esetében alapértelmezés szerint 2 a szikraküldésnél. Spark önálló fürt egy fő és 2 dolgozó csomóponttal, 4 processzormaggal minden dolgozón.
Hogyan állítaná be bármely Spark-alkalmazás végrehajtóinak számát, mondjuk 5-öt?
- A fent említett ajánlások alapján rendeljünk hozzá 5 magot végrehajtónként => --executor-cores = 5 (a jó HDFS átvitel érdekében)
- Hagyjon csomópontonként 1 magot a Hadoop/Yarn démonokhoz => Csomópontonként elérhető magok száma = 16-1 = 15.
Hogyan állíthatom be a Spark beállításait?
- Adja meg a tulajdonságokat a spark-defaultokban. konf.
- Közvetlenül adja át a tulajdonságokat a SparkContext-nek a SparkContext létrehozásához használt Spark-alkalmazásban; például: Scala: val conf = new SparkConf().set("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", "5") val sc = new SparkContext(conf)
Hogyan állíthatom be a Spark végrehajtó memóriáját?
- állítsa be a tulajdonságfájlban (alapértelmezett: $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf ), spark.driver.memory 5g.
- vagy a konfigurációs beállítások megadásával futásidőben $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g.
Hogyan ellenőrizhetem a Spark verziómat?
- Nyissa meg a Spark shell terminált, és írja be a parancsot.
- sc.version Vagy spark-submit --version.
- A legegyszerűbb módja a „spark-shell” elindítása a parancssorban. Megjeleníti a.
- A Spark jelenlegi aktív verziója.
Mi az a végrehajtó a szikrában?
A végrehajtók a dolgozó csomópontjainak folyamatai, amelyek egy adott Spark-feladatban az egyes feladatok végrehajtásáért felelősek . A Spark-alkalmazások elején indulnak el, és általában az alkalmazás teljes élettartama alatt futnak. A feladat futtatása után elküldik az eredményeket a vezetőnek.
Kiválthatjuk az automatikus tisztítást szikrában?
Kérdés: Kiválthatunk automatikus tisztítást a Sparkban? Válasz: Igen , elindíthatunk automatikus tisztítást a Sparkban a felhalmozott metaadatok kezelésére.
Hogyan engedélyezhetem a Spark dynamicAllocation szolgáltatást?
- Külső keverési szolgáltatás engedélyezése: spark.shuffle.service.enabled = true, és opcionálisan konfigurálja a spark.shuffle.service.port fájlt.
- Dinamikus elosztási funkció engedélyezése: spark.dynamicAllocation.enabled = true.
Honnan tudhatom, hogy a Sparkom hány maggal rendelkezik?
1 Válasz. Csak indítson el egy párhuzamos számítást, és figyelje a magok betöltését. Látni fogod, ahogy kiugrik. Az alapértelmezett port az 18080 a webes felhasználói felülethez.
Mennyi a végrehajtók száma Jenkinsben?
Alapértelmezés szerint a Jenkinsnek 2 végrehajtója van. De növelheti a végrehajtók számát. Kövesse az alábbi lépéseket. Menj Jenkinst irányítani.
Hogyan állítod be a párhuzamosságot a szikrában?
- Növelje a Spark-partíciók számát a párhuzamosság növelése érdekében az adatok mérete alapján. Győződjön meg arról, hogy a fürt erőforrásait optimálisan használják fel. ...
- Hangolja be a partíciókat és a feladatokat. ...
- A Spark a fájlméret bemenete alapján dönti el a partíciók számát. ...
- A kevert partíciók szikra beállításával hangolhatók.
Hogyan szerezhetem be a SparkContextet a sparkból?
A Spark/PySparkban a spark elérésével lekérheti az aktuális aktív SparkContextet és annak konfigurációs beállításait. szikraContext. getConf. getAll() , itt a spark a SparkSession objektuma, és a getAll() az Array[(String, String)] értékét adja vissza, lássuk példákkal a Spark és a Scala & PySpark (Spark with Python) használatát.
Mi a különbség a végrehajtó és a végrehajtó mag között a Sparkban?
1 Válasz. A végrehajtók száma az alkalmazást végrehajtó különálló fonaltárolók (gondoljon folyamatok/JVM-ek) száma. A végrehajtó magok száma az egyes végrehajtókba (tárolókba) bekerült szálak száma .
Hogyan dolgozhatok fel egy 1 TB-os fájlt a Sparkban?
- Alakítsa át a CSV fájlt Parquet fájlformátumba + Snappy tömörítéssel. ...
- Másolja a Parquet fájlt HDFS-re. ...
- Módosítsa a Spark alkalmazást úgy, hogy HDFS-ről olvasson.
Hány végrehajtója lehet egy alkalmazottnak?
Egy önálló fürtben dolgozónként egy végrehajtót kapsz, hacsak nem játszol a `spark-kal. végrehajtó. magok" és egy dolgozónak elegendő magja van egynél több végrehajtó tárolására. Amikor elindítok egy alkalmazást az alapértelmezett beállításokkal, a Spark mohón beszerez annyi magot és végrehajtót, amennyit az ütemező kínál.
Hogyan növelhető a párhuzamosság mértéke a Sparkban?
A spark-feldolgozás párhuzamosságának növelésének egyik fontos módja a végrehajtók számának növelése a fürtben . Azonban rendkívül fontos tudni, hogyan kell az adatokat elosztani, hogy a klaszter hatékonyan tudja feldolgozni az adatokat. Ennek titka a particionálás a Sparkban.
Hány partícióm legyen a Sparkban?
Az általános ajánlás a Spark számára, hogy a fürtben lévő magok számához képest 4-szer több partíció legyen elérhető az alkalmazáshoz, a felső korlát pedig – a feladat végrehajtása több mint 100 ms-ig tart.
Mi az alapértelmezett partíció a Sparkban?
Alapértelmezés szerint a Spark egy- egy partíciót hoz létre a fájl minden egyes blokkjához (a blokkok alapértelmezés szerint 128 MB-os HDFS-ben), de kérhet nagyobb számú partíciót is, ha nagyobb értéket ad át.