Hogyan határozzuk meg a végrehajtók számát a szikrában?

Pontszám: 4,4/5 ( 42 szavazat )

A fent tárgyalt ajánlások szerint:
Rendelkezésre álló végrehajtók száma = (összes magok/végrehajtónkénti magok) = 150/5 = 30. 1 végrehajtó meghagyása az ApplicationManager számára => --végrehajtók száma = 29. Végrehajtók száma csomópontonként = 30/10 = 3 Memória végrehajtónként = 64 GB/3 = 21 GB.

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

35 kapcsolódó kérdés található

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 tárgyalt ajánlások szerint:
  1. A fent említett ajánlások alapján rendeljünk hozzá 5 magot végrehajtónként => --executor-cores = 5 (a jó HDFS átvitel érdekében)
  2. Hagyjon csomópontonként 1 magot a Hadoop/Yarn démonokhoz => Csomópontonként elérhető magok száma = 16-1 = 15.

Hogyan állíthatom be a Spark beállításait?

A Spark alkalmazások konfigurálása
  1. Adja meg a tulajdonságokat a spark-defaultokban. konf.
  2. 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?

Ezt a következő módon teheti meg:
  1. állítsa be a tulajdonságfájlban (alapértelmezett: $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf ), spark.driver.memory 5g.
  2. vagy a konfigurációs beállítások megadásával futásidőben $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g.

Hogyan ellenőrizhetem a Spark verziómat?

2 válasz
  1. Nyissa meg a Spark shell terminált, és írja be a parancsot.
  2. sc.version Vagy spark-submit --version.
  3. A legegyszerűbb módja a „spark-shell” elindítása a parancssorban. Megjeleníti a.
  4. 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?

Hogyan kezdjük
  1. Külső keverési szolgáltatás engedélyezése: spark.shuffle.service.enabled = true, és opcionálisan konfigurálja a spark.shuffle.service.port fájlt.
  2. 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?

Párhuzamosság
  1. Növelje a Spark-partíciók számát a párhuzamosság növelése érdekében az adatok mérete alapján. Győződjön meg arról, hogy a fürt erőforrásait optimálisan használják fel. ...
  2. Hangolja be a partíciókat és a feladatokat. ...
  3. A Spark a fájlméret bemenete alapján dönti el a partíciók számát. ...
  4. 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?

Feltételezem, hogy a fejlesztési terület az 1 TB-os fájl olvasásának párhuzamosítása lenne.
  1. Alakítsa át a CSV fájlt Parquet fájlformátumba + Snappy tömörítéssel. ...
  2. Másolja a Parquet fájlt HDFS-re. ...
  3. 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.