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EMR spark未遵守executor conf的数量

EMR（Elastic MapReduce）是亚马逊AWS提供的一项云计算服务，用于处理大规模数据集的分布式处理框架。EMR支持多种计算框架，其中包括Spark。

Spark是一种快速、通用的集群计算系统，可用于大规模数据处理和分析。它提供了丰富的API和工具，支持多种编程语言，如Scala、Java和Python。Spark的一个关键概念是Executor，它是在集群中运行的计算单元。

根据提供的问答内容，问题是关于EMR Spark未遵守Executor配置的数量。这可能是指在EMR集群中配置的Executor数量与实际运行时的数量不一致。

要解决这个问题，可以采取以下步骤：

检查集群配置：首先，确保在EMR集群配置中正确设置了所需的Executor数量。可以通过EMR控制台或使用AWS CLI进行配置。
检查Spark配置：确认Spark的相关配置是否正确。可以通过查看Spark的配置文件（spark-defaults.conf）来检查。确保executor.instances参数设置为所需的数量。
检查资源限制：确保EMR集群的资源限制足够支持所需的Executor数量。这包括CPU、内存和存储资源。如果资源不足，可以考虑调整集群规模或升级到更高配置的实例类型。
检查日志和错误信息：查看EMR集群和Spark的日志文件，以了解是否有任何错误或警告信息。这些日志可以提供有关Executor数量未遵守配置的更多细节。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了一系列云计算服务，包括弹性MapReduce（EMR）和云服务器（CVM）等。您可以通过以下链接了解更多信息：

弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的大数据处理和分析服务，支持Spark等计算框架。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
云服务器（CVM）：腾讯云提供的可扩展的云计算实例，可用于运行各种应用程序和服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上链接仅供参考，具体产品和服务选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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Container exited with a non-zero exit code 134Container exited code 134

=true \ --conf spark.driver.userClassPathFirst=true \ --conf spark.port.maxRetries=30 \ --conf...spark.shuffle.file.buffer=96k \ --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96m \ --conf spark.task.maxFailures...=20 \ --conf spark.network.timeout=500s \ --conf spark.yarn.maxAppAttempts=3 \ --conf spark.executor.extraJavaOptions...--conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dfile.encoding=UTF-8 -XX:+UseG1GC" \ --conf spark.driver.extraJavaOptions...JVM也可以使用RDD高速缓存分数的未使用部分。因此，Spark应用程序的GC分析应涵盖两个内存分数的内存使用情况。

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