133、Spark核心编程进阶之yarn模式相关参数详解
2019-01-18 本文已影响0人
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| 属性名称 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.yarn.am.memory | 512m | client模式下，YARN Application Master使用的内存总量 |
| spark.yarn.am.cores | 1 | client模式下，Application Master使用的cpu数量 |
| spark.driver.cores | 1 | cluster模式下，driver使用的cpu core数量，driver与Application Master运行在一个进程中，所以也控制了Application Master的cpu数量 |
| spark.yarn.am.waitTime | 100s | cluster模式下，Application Master要等待SparkContext初始化的时长; client模式下，application master等待driver来连接它的时长 |
| spark.yarn.submit.file.replication | hdfs副本数 | 作业写到hdfs上的文件的副本数量，比如工程jar，依赖jar，配置文件等，最小一定是1 |
| spark.yarn.preserve.staging.files | false | 如果设置为true，那么在作业运行完之后，会避免工程jar等文件被删除掉 |
| spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms | 3000 | application master向resourcemanager发送心跳的间隔，单位ms |
| spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval | 200ms | application master在有pending住的container分配需求时，立即向resourcemanager发送心跳的间隔 |
| spark.yarn.max.executor.failures | executor数量*2，最小3 | 整个作业判定为失败之前，executor最大的失败次数 |
| spark.yarn.historyServer.address | 无 | spark history server的地址 |
| spark.yarn.dist.archives | 无 | 每个executor都要获取并放入工作目录的archive |
| spark.yarn.dist.files | 无 | 每个executor都要放入的工作目录的文件 |
| spark.executor.instances | 2 | 默认的executor数量 |
| spark.yarn.executor.memoryOverhead | executor内存10% | 每个executor的堆外内存大小，用来存放诸如常量字符串等东西 |
| spark.yarn.driver.memoryOverhead | driver内存7% | 同上 |
| spark.yarn.am.memoryOverhead | AM内存7% | 同上 |
| spark.yarn.am.port | 随机 | application master端口 |
| spark.yarn.jar | 无 | spark jar文件的位置 |
| spark.yarn.access.namenodes | 无 | spark作业能访问的hdfs namenode地址 |
| spark.yarn.containerLauncherMaxThreads | 25 | application master能用来启动executor container的最大线程数量 |
| spark.yarn.am.extraJavaOptions | 无 | application master的jvm参数 |
| spark.yarn.am.extraLibraryPath | 无 | application master的额外库路径 |
| spark.yarn.maxAppAttempts | 提交spark作业最大的尝试次数 | |
| spark.yarn.submit.waitAppCompletion | true | cluster模式下，client是否等到作业运行完再退出 |
