#轉(zhuǎn)#Spark核心編程進階-yarn模式相關(guān)參數(shù)詳解

yarn模式運行spark作業(yè)所有屬性詳解

屬性名稱 默認(rèn)值 含義
spark.yarn.am.memory 512m client模式下臼勉,YARN Application Master使用的內(nèi)存總量
spark.yarn.am.cores 1 client模式下义锥,Application Master使用的cpu數(shù)量
spark.driver.cores 1 cluster模式下胃榕,driver使用的cpu core數(shù)量,driver與Application Master運行在一個進程中僧家,所以也控制了Application Master的cpu數(shù)量
spark.yarn.am.waitTime 100s cluster模式下雀摘,Application Master要等待SparkContext初始化的時長; client模式下,application master等待driver來連接它的時長
spark.yarn.submit.file.replication hdfs副本數(shù) 作業(yè)寫到hdfs上的文件的副本數(shù)量八拱,比如工程jar阵赠,依賴jar,配置文件等肌稻,最小一定是1
spark.yarn.preserve.staging.files false 如果設(shè)置為true清蚀,那么在作業(yè)運行完之后,會避免工程jar等文件被刪除掉
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms 3000 application master向resourcemanager發(fā)送心跳的間隔爹谭,單位ms
spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval 200ms application master在有pending住的container分配需求時枷邪,立即向resourcemanager發(fā)送心跳的間隔
spark.yarn.max.executor.failures executor數(shù)量*2,最小3 整個作業(yè)判定為失敗之前诺凡,executor最大的失敗次數(shù)
spark.yarn.historyServer.address spark history server的地址
spark.yarn.dist.archives 每個executor都要獲取并放入工作目錄的archive
spark.yarn.dist.files 每個executor都要放入的工作目錄的文件
spark.executor.instances 2 默認(rèn)的executor數(shù)量
spark.yarn.executor.memoryOverhead executor內(nèi)存10% 每個executor的堆外內(nèi)存大小腹泌,用來存放諸如常量字符串等東西
spark.yarn.driver.memoryOverhead driver內(nèi)存7% 同上
spark.yarn.am.memoryOverhead AM內(nèi)存7% 同上
spark.yarn.am.port 隨機 application master端口
spark.yarn.jar spark jar文件的位置
spark.yarn.access.namenodes spark作業(yè)能訪問的hdfs namenode地址
spark.yarn.containerLauncherMaxThreads 25 application master能用來啟動executor container的最大線程數(shù)量
spark.yarn.am.extraJavaOptions application master的jvm參數(shù)
spark.yarn.am.extraLibraryPath application master的額外庫路徑
spark.yarn.maxAppAttempts / 提交spark作業(yè)最大的嘗試次數(shù)
spark.yarn.submit.waitAppCompletion true cluster模式下真屯,client是否等到作業(yè)運行完再退出
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