将传入的配置文件、传入的可执行python文件上载到用户hadoop主目录下创建的.sparkStaging目录中。除了这些文件,pyspark.zip和py4j-version_number.zip .lib从$SPARK_ home /python/lib也被复制到用户hadoop主目录下创建的.sparkStaging如果我们已经显式地导出了任何东西,比如PYSPARK_PYTHON在.bash_profile中,或者在构建星火提交作业时在shell脚本中或在<
为什么Spark2.3中的星火规划师更喜欢一种类型的合并连接而不是混搭的散列连接?换句话说,为什么spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置属性是?杂乱的散列连接有什么问题?这是特定于星火,它是以分布式的方式进行计算,还是其他一些在联接算法中固有的东西?您可以找到JoinSelection执行规划策略和中使用的属性,如下所示:
cas
但是,当我创建具有自定义配置属性(应用程序名称、内核#、executor ram、# of executor、序列化程序等)的SparkSession时,它不会覆盖这些信任的默认值(在Spark UI和spark.conf.get(...)中的Environment选项卡下确认)。与任何Spark一样,EMR上的这些客户端应该使用我的自定义配置属性,因为Spark
我在星火日志中看到了以下内容:
INFO org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterEndpoint:注册块管理器10.10.11.116:36011与366.3MB内存,BlockManagerId(驱动程序,10.10.11.116,36011,无)信息org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterEndpoint:注册块管理器vm 1.1.novalocal:36075与414.4 MB内存,BlockManagerId(1,vm-souvik-1.novalocal