PySpark: 如何在spark-submit中设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性

在本文中，我们将介绍如何在使用PySpark的Spark应用程序中设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性。spark.yarn.executor.memoryOverhead是一个重要的属性，它用于指定每个执行器的内存开销。正确设置此属性可以提高应用程序的性能和稳定性。

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什么是spark.yarn.executor.memoryOverhead属性？

spark.yarn.executor.memoryOverhead属性是在使用YARN作为集群管理器时为Spark应用程序配置的一个重要属性。它定义了每个执行器应该额外分配的内存量，以容纳执行器自己的JVM开销和其他机制。默认情况下，此属性的值为10%的executor内存，但可以根据应用程序的需求进行调整。

如何在spark-submit中设置spark.yarn.executor.memoryOverhead？

可以在使用spark-submit命令提交Spark应用程序时，设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性。以下是设置此属性的步骤：

打开终端或命令提示符，并导航到Spark安装目录。
运行以下命令，使用spark-submit提交应用程序，并设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性：

spark-submit --conf "spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024" your_application.py

在上面的命令中，我们将spark.yarn.executor.memoryOverhead属性设置为1024MB。

请注意，你需要将”your_application.py”替换为你要提交的实际应用程序的文件名。

设置spark.yarn.executor.memoryOverhead的注意事项

在设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性时，需要考虑以下几点：

执行器的内存总量应大于executor内存加上executor内存开销。否则，YARN管理器可能会遇到内存不足的错误。
对于内存较小的应用程序，可以将spark.yarn.executor.memoryOverhead设置为0以节省内存。但请注意，设置为0可能导致执行器崩溃。
对于较大的应用程序，可能需要增加spark.yarn.executor.memoryOverhead的值以避免内存不足的错误。
调整此属性的值可能需要一些试验和调优，以找到最佳的性能和稳定性。

以下是一个示例，展示了如何在spark-submit中设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性：

spark-submit --conf "spark.yarn.executor.memoryOverhead=512" --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 4G --num-executors 10 your_application.py

在上面的示例中，我们将spark.yarn.executor.memoryOverhead设置为512MB，同时设置了executor内存为4G，执行器数量为10个。

总结

通过正确设置spark.yarn.executor.memoryOverhead属性，可以优化Spark应用程序的性能和稳定性。本文介绍了如何在使用PySpark的Spark应用程序中设置此属性，并提供了一些注意事项和示例。根据应用程序的需求进行调整，并进行试验和调优，以获得最好的表现。记住，在设置此属性时需要确保执行器的内存总量大于executor内存加上executor内存开销。