hadoop - Databricks是否为给定的群集和数据集提供建议的 Spark 参数？

我刚刚创建了一个7节点的Spark集群，每个工作人员具有8GB内存和4个内核。它不是一个巨大的集群，但是失败了，结果为“超出了GC开销限制”
一个简单的Terasort仅需10GB的数据。

我想知道如何确定Spark群集的这些基本参数，以使作业不会随着数据大小的增长而失败。

执行者数量

分区数

并行性

执行程序核心

执行程序内存

我不介意如果配置不正确，但作业运行缓慢，但是由于内存不足而导致的进程崩溃是一个很大的危险信号。

最佳答案

某些信息，例如Spark版本，输入格式(文本，拼花，兽人)，压缩等肯定会有所帮助。

简而言之，以下通常是经验法则。

num-executors-这是您的整个集群将为此工作投入的执行者总数。执行程序可以包含一个或多个任务。人们会倾向于认为一个节点=一个执行者。每个节点最好有一个以上的执行器。稍后在答案中对此进行更多说明。

executor-cores-这是每个执行者的内核(任务)总数。在您的情况下，起点是每个执行者4个核心(即每个节点)。

执行程序内存-每个执行程序的总内存。执行程序中的所有任务或核心都共享该属性。

最可能的配置(但效果较差)
num-executors = 7，executor-cores = 4，executor-memory = 8g
在这种情况下，一个执行程序由4个任务共享。如果其中之一失败，则整个执行程序都标记为失败。

更好的配置
num-executors = 14(每个节点2个)，executor-cores = 2(每个执行者2个)，executor-memory = 3g(每个执行者3g，其余2g供其余过程使用)

请注意，每个执行者1个内核也不是很好，因为在这种情况下执行者启动时间可能过多。

在这种情况下，您将分配资源以避免杀死整个执行程序。

平行性
这取决于您输入数据的格式。

关于hadoop - Databricks是否为给定的群集和数据集提供建议的 Spark 参数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38316640/