一個CPU core同一時間只能執行一個線程。而每個Executor進程上分配到的多個task，
都是以每個task一條線程的方式，多線程并發運行的


spark-submit \
--master spark://master1:7077 \ ?//spark的master地址
--class com.dyy.spark.WordCount \ //運行的jar包class
--num-executors 100 \ //整個executor的數量（YARN-only）
--executor-memory 6G \ //每一個executor的內存
--executor-cores 4 \ //executor的cpu核數
--driver-memory 1 G \ //當前driver運行的cpu內存
--conf spark.default.parallelism=1000 \ //task的數量
--conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \ //rdd緩存空間的占比
--conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \ //rdd shuffle時緩存空間的占比
/home/spar/wordcount.jar \ //jar包的路徑
hdfs://master1:9000/wc \

hdfs://master1:9000/out

num-executors

?參數說明：該參數用于設置Spark作業總共要用多少個Executor進程來執行。Driver在向YARN集群管理器申請資源時，YARN集群管理器會盡可能按照你的設置來在集群的各個工作節點上，啟動相應數量的Executor進程。這個參數非常之重要，如果不設置的話，默認只會給你啟動少量的Executor進程，此時你的Spark作業的運行速度是非常慢的。

????? 參數調優建議：每個Spark作業的運行一般設置50~100個左右的Executor進程比較合適，設置太少或太多的Executor進程都不好。設置的太少，無法充分利用集群資源；設置的太多的話，大部分隊列可能無法給予充分的資源。

executor-memory

參數說明：該參數用于設置每個Executor進程的內存。Executor內存的大小，很多時候直接決定了Spark作業的性能，而且跟常見的JVM OOM異常，也有直接的關聯。

????? 參數調優建議：每個Executor進程的內存設置4G~8G較為合適。但是這只是一個參考值，具體的設置還是得根據不同部門的資源隊列來定。可以看看自己團隊的資源隊列的最大內存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊列的最大內存量的。此外，如果你是跟團隊里其他人共享這個資源隊列，那么申請的內存量最好不要超過資源隊列最大總內存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作業占用了隊列所有的資源，導致別的同事的作業無法運行。

executor-cores

參數說明：該參數用于設置每個Executor進程的CPU core數量。這個參數決定了每個Executor進程并行執行task線程的能力。因為每個CPU core同一時間只能執行一個task線程，因此每個Executor進程的CPU core數量越多，越能夠快速地執行完分配給自己的所有task線程。

參數調優建議：Executor的CPU core數量設置為2~4個較為合適。同樣得根據不同部門的資源隊列來定，可以看看自己的資源隊列的最大CPU core限制是多少，再依據設置的Executor數量，來決定每個Executor進程可以分配到幾個CPU core。同樣建議，如果是跟他人共享這個隊列，那么num-executors * executor-cores不要超過隊列總CPU core的1/3~1/2左右比較合適，也是避免影響其他同事的作業運行。

driver-memory

參數說明：該參數用于設置Driver進程的內存。

????? 參數調優建議：Driver的內存通常來說不設置，或者設置1G左右應該就夠了。唯一需要注意的一點是，如果需要使用collect算子將RDD的數據全部拉取到Driver上進行處理，那么必須確保Driver的內存足夠大，否則會出現OOM內存溢出的問題。

spark.default.parallelism

?參數說明：該參數用于設置每個stage的默認task數量，也可以認為是分區數。這個參數極為重要，如果不設置可能會直接影響你的Spark作業性能。

????? 參數調優建議：Spark作業的默認task數量為500~1000個較為合適。很多同學常犯的一個錯誤就是不去設置這個參數，那么此時就會導致Spark自己根據底層HDFS的block數量來設置task的數量，默認是一個HDFSblock對應一個task。通常來說，Spark默認設置的數量是偏少的（比如就幾十個task），如果task數量偏少的話，就會導致你前面設置好的Executor的參數都前功盡棄。試想一下，無論你的Executor進程有多少個，內存和CPU有多大，但是task只有1個或者10個，那么90%的Executor進程可能根本就沒有task執行，也就是白白浪費了資源！因此Spark官網建議的設置原則是，設置該參數為num-executors* executor-cores的2~3倍較為合適，比如Executor的總CPU core數量為300個，那么設置1000個task是可以的，此時可以充分地利用Spark集群的資源。

spark.storage.memoryFraction

參數說明：該參數用于設置RDD持久化數據在Executor內存中能占的比例，默認是0.6。也就是說，默認Executor 60%的內存，可以用來保存持久化的RDD數據。根據你選擇的不同的持久化策略，如果內存不夠時，可能數據就不會持久化，或者數據會寫入磁盤。

????? 參數調優建議：如果Spark作業中，有較多的RDD持久化操作，該參數的值可以適當提高一些，保證持久化的數據能夠容納在內存中。避免內存不夠緩存所有的數據，導致數據只能寫入磁盤中，降低了性能。但是如果Spark作業中的shuffle類操作比較多，而持久化操作比較少，那么這個參數的值適當降低一些比較合適。此外，如果發現作業由于頻繁的gc導致運行緩慢（通過spark webui可以觀察到作業的gc耗時），意味著task執行用戶代碼的內存不夠用，那么同樣建議調低這個參數的值。

spark.shuffle.memoryFraction

參數說明：該參數用于設置shuffle過程中一個task拉取到上個stage的task的輸出后，進行聚合操作時能夠使用的Executor內存的比例，默認是0.2。也就是說，Executor默認只有20%的內存用來進行該操作。shuffle操作在進行聚合時，如果發現使用的內存超出了這個20%的限制，那么多余的數據就會溢寫到磁盤文件中去，此時就會極大地降低性能。

????? 參數調優建議：如果Spark作業中的RDD持久化操作較少，shuffle操作較多時，建議降低持久化操作的內存占比，提高shuffle操作的內存占比比例，避免shuffle過程中數據過多時內存不夠用，必須溢寫到磁盤上，降低了性能。此外，如果發現作業由于頻繁的gc導致運行緩慢，意味著task執行用戶代碼的內存不夠用，那么同樣建議調低這個參數的值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的运行资源优化配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。