如何为Spark executor配置Xmn
为Spark executor配置Xmn是为了调整Java堆内存中的新生代大小。新生代是Java堆内存中的一部分，用于存放新创建的对象。配置Xmn参数可以影响垃圾回收的性能和内存利用率。
在Spark中，可以通过以下步骤为executor配置Xmn：
- 打开Spark配置文件spark-defaults.conf（或spark-env.sh）。
- 添加或修改以下配置项：
- spark.executor.extraJavaOptions：用于指定executor的JVM参数。
- -XX:NewSize：用于设置新生代的初始大小。
- -XX:MaxNewSize：用于设置新生代的最大大小。
例如，可以将以下配置项添加到spark-defaults.conf中：
spark.executor.extraJavaOptions -XX:NewSize=1g -XX:MaxNewSize=1g这将为每个executor分配1GB的新生代内存。
配置Xmn的大小需要根据具体的应用场景和数据量进行调整。较小的Xmn值可以减少垃圾回收的时间，但可能导致更频繁的垃圾回收。较大的Xmn值可以减少垃圾回收的频率，但可能导致更长的垃圾回收时间和内存浪费。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云弹性MapReduce（EMR），是一种大数据处理和分析服务，可以快速部署和管理Spark集群。您可以通过EMR来配置和管理Spark executor的相关参数。
更多关于腾讯云EMR的信息，请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
相关·内容
1回答
在Spark GC Tuning ()的文档中，它说当有太多的次要GC时，使用选项-Xmn来增加年轻一代。我试着把它放在"spark.executor.extraJavaOptions“里，但是不起作用。我应该在哪里配置这个JVM设置？
浏览 2提问于2018-01-17得票数 1
spark_executor_instances = spark.conf.get("spark.executor.instances")
spark_executor_memory = spark.conf.get(&
浏览 8提问于2021-12-21得票数 3
如何为执行者将火花流指标降到此中？运行spark-submit时：
- `--conf "spark.executor.extraClassPath=my.jar"`
conf.set("spark.metrics.conf.*.sin
浏览 0提问于2017-01-13得票数 0
我想在Yarn上部署spark2.3.2，Hadoop2.7.3。ERROR YarnScheduler:70 - Lost executor 1 on dc002: Slave lost./spark-submit --deploy-mode client --class org.apache.spark.examples.SparkPi s
浏览 0提问于2019-02-20得票数 3
1回答
我在databricks上有Spark应用程序，在32个节点的集群上运行它，每个节点有16个核心和30 16内存。我想更改一些会话配置，但无论我做什么更改，我都不能创建超过32个的executors (如executors页面spark ui所示)？我已经更改了以下配置：spark.executor.memory
spark.executor.c
浏览 0提问于2017-10-20得票数 0
df2 =从mongodb加载5亿个条目(使用spark适配器)(field1、field2、field3)。conf/spark env.sh中的配置：
SPARK_WOR
浏览 0提问于2017-02-23得票数 1
[@]}" -Xms$SPARK_EXECUTOR_MEMORY -Xmx$SPARK_EXECUTOR_MEMORY -cp "$SPARK_CLASSPATH:$SPARK_DIST_CLASSPATH$SPARK_EXECUTOR_ID --cores $SPARK_EXECUTOR_CORES --app-id $SPARK_APPLICATION_ID --hostna
浏览 5提问于2021-01-31得票数 3
回答已采纳
在不向spark-submit添加任何额外的配置参数的情况下，我想测试这个集群配置。但是，当我检查Spark UI时，我可以看到我的Spark作业只使用了2个执行器，并且我还注意到在Ganglia中有一个节点几乎没有做任何事情(就像它根本没有被使用过一样)。
浏览 8提问于2018-01-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我向您提交关于纱线的火花申请，并附上以下内容conf.set("spark.executor.memory", "14g")conf.set("spark.executor.instances", "4")
conf.set("spark.driver.cores&
浏览 1提问于2019-03-04得票数 2
spark.conf.set("spark.executor.memory", "1g")spark.conf.set("spark.driver.memory", "1g") 18/03/14 09:57:25 ERROR Executor: Exception in task 34.0 in stage 36.0
浏览 0提问于2018-03-14得票数 4
回答已采纳
1回答
spark.driver.cores=1 \--conf spark.driver.memory=6G \--conf spark.executor.cores=4 \
浏览 10提问于2022-10-25得票数 0
如果我在spark shell中运行spark程序，该程序是否可能占用整个hadoop集群数小时？但是如果没有指定它们，而我只是运行"spark-shell
浏览 3提问于2016-05-10得票数 11
回答已采纳
我想在提交spark应用程序时使用spark的动态资源分配，但在spark-defaults.conf文件中，属性spark.executor.instances的值被设置为16。据我所知，如果我们想使用动态资源分配，我不应该设置spark.executor.instances。否则，即使启用了动态资源分配，它也会被属性spark.executor.instances覆盖。我不能编辑spark-defaults.co
浏览 319提问于2020-07-22得票数 1
回答已采纳
我正在使用Spark3.0并设置参数spark.conf.set("fs.s3a.impl", "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")spark.conf.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes"
浏览 11提问于2022-06-17得票数 2
回答已采纳
我试图根据执行器和内核的数量来衡量Spark中的性能。我们的想法是玩： spark.conf.set('spark.cores.max', 'x')当我改变执行器和核心的数量时，测试Spark的性能的影响。= SparkSession.builder.appName('Bas
浏览 0提问于2019-02-07得票数 1
在Spark 2.0中。如何在运行spark submit时设置spark.yarn.executor.memoryOverhead。我知道对于像spark.executor.cores这样的东西，你可以设置--executor-cores 2。此属性是否具有相同的模式？例如--yarn-executor-memoryOverhead 4096
浏览 0提问于2018-08-01得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用Spark2.4.0中的以下命令通过属性文件加载星火配置。spark.driver.memory 4gspark.executor.memory 2g--conf spark.master=yarn \
--conf spark</e
浏览 10提问于2022-02-15得票数 0
1回答
\:spark.executor.cores=1spark\:spark.driver.maxResultSize=\:spark.yarn.executor.memoryOverhead=384distcp\:mapreduce.reduce.memory.mb=512
mapred\:yarn.app.mapreduce.am.
浏览 3提问于2016-09-03得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
