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kylin4.0， 提交spark作业，指定需要的spark资源

哈韩爱俊 已关注
10月23日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 237 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在 Apache Kylin 4.x 中，Spark 作业的资源配置通常在 Kylin 的配置文件中设定，这些配置文件位于 conf 目录下。特别是，你可能需要修改 kylin.properties 文件中的以下参数来指定 Spark 作业的资源需求：

  • kylin.engine.mr.job-conf.spark.executor.memory: 这个参数设置了每个 Spark executor 的内存大小。例如，你可以设置为 "2g" 表示每个 executor 有 2GB 的内存。
  • kylin.engine.mr.job-conf.spark.executor.cores: 这个参数设置了每个 Spark executor 使用的 CPU 核心数。
  • kylin.engine.mr.job-conf.spark.driver.memory: 这个参数设置了 Spark driver 的内存大小。

请注意，你需要根据你的 Spark 集群的实际可用资源和你的作业需求来调整这些参数。当你修改完这些参数后，需要重新启动 Kylin 服务以使改动生效。

另外，如果你的 Spark 作业在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上运行，你也需要检查并可能需要调整 YARN 的资源配置以满足 Spark 作业的需求。

最后，不同的 Spark 任务可能需要不同的资源配置，因此在实践中，你可能需要通过试验来找到最佳的资源配置。

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20条评论
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心语愿
10月25日

讲解很实用，涵盖了资源配置的基本知识。

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舍得： @心语愿

对于资源配置的讨论，确实值得深入探讨。为确保Spark作业的高效运行，合理配置资源是关键。例如，在提交Spark作业时，可以通过spark-submit命令来指定所需的资源配置。以下是一个简单的示例：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --num-executors 10 \
  --executor-cores 4 \
  --executor-memory 8G \
  --driver-memory 4G \
  your_spark_application.py

在这个示例中，--num-executors指定了要使用的执行器数量，--executor-cores和--executor-memory分别定义了每个执行器的核心数和内存大小。合理的配置会根据作业的复杂性和集群的资源情况有所不同。

如果想更深入了解Spark作业的调优建议，可以查阅 Apache Spark 官方文档。这样的资源可能会对优化资源配置有更清晰的指导，并帮助有效提升作业的性能。

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观众丁
10月26日

在实际操作中，确实需要参考更多官方文档：Apache Kylin文档。

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时光小偷： @观众丁

在提交 Spark 作业时，合理地指定所需的资源对于优化性能至关重要。了解不同的 Spark 配置选项可以帮助更有效地利用集群资源。例如，可以通过设置 spark.executor.instances、spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 来配置每个执行器的实例数、内存和 CPU 核心数。

spark-submit \
  --class YourMainClass \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --executor-cores 2 \
  --num-executors 10 \
  your-application.jar

另外，调优资源配置时，建议使用 Spark Web UI 进行监控，这样可以实时查看执行情况和资源使用情况，从而更好地进行调整。可以参考 Spark 官方文档 获取更多关于集群管理和资源配置的信息。

在具体操作时，设置适当的参数可以有效地提高作业的执行效率，尤其是在面对大规模数据集时。分享一些最佳实践，如在高并发情况下合理估算资源需求，使得 Spark 作业更为顺利地运行，是值得一提的。

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洁白
11月01日

对于Kylin和Spark新手，这篇内容给出了调整资源的方向，可以帮助提高作业效率。

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庶华： @洁白

对于调整Spark作业资源的建议，我觉得可以进一步探讨具体的调优策略。例如，在使用Kylin提交Spark作业时，除了设置合适的executor数量和内存，还可以利用Spark的Dynamic Resource Allocation功能来动态调整资源，提升作业的执行效率。

设置--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true可以让Spark根据负载情况自动调整executor的数量。当作业负载较低时，系统会减少资源消耗，而在负载高峰时则会自动增加executor，这样能够有效利用集群资源。

spark-submit --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=2 --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10 ...

此外，合理的设置spark.executor.memory和spark.driver.memory也是重要的，可以根据数据量和集群的实际情况进行调整。例如，如果数据量较大，可以考虑增加内存配置：

--conf spark.executor.memory=4g --conf spark.driver.memory=2g

对于新手来说，理解这些配置对作业执行的影响是非常有帮助的。建议参考Apache Spark的官方文档来获取更多的资源配置详情和调优技巧。这样可以更深入地掌握如何优化Spark作业，提高处理效率。

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手放开
11月09日

配置文件参数设置是Kylin作业调优的重要技巧，尤其是内存和CPU资源的合理分配。

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予取予求： @手放开

配置文件中的内存和CPU设置确实是优化Kylin作业性能的关键因素。除了合理分配资源外，还应考虑执行时的环境变量和任务的并行度。

例如，可以通过在spark-submit命令中设置--executor-memory和--executor-cores来精确控制每个executor的资源分配。以下是一个示例命令：

spark-submit \
  --class <YourMainClass> \
  --master <YourMasterUrl> \
  --executor-memory 4G \
  --executor-cores 2 \
  your-application.jar

此外，调整spark.sql.shuffle.partitions参数可以有效提升性能，尤其是在处理大数据集时。默认情况下，这个值设为200，可能不适合所有工作负载。根据数据量的大小，可以适当增加或减少：

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "100")

为了进一步优化，可以参考官方文档 Apache Spark Configuration，了解更多关于调优的建议和配置选项。在Kylin的上下文中，确保 Spark 作业与 Kylin 的计算需求匹配将帮助提高总体性能。通过实践不同的配置选项，可以找到适合特定工作负载的最佳组合。

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不安
11月15日

关于YARN的配置，建议同时学习YARN的相关资源管理知识，以避免瓶颈。

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恩怨是非： @不安

在资源管理的过程中，深入理解YARN的配置确实至关重要。为了有效地提交Spark作业，合理分配资源可以显著提升作业的执行效率。例如，可以通过以下方式指定Spark作业所需的资源：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --num-executors 10 \
  --executor-cores 2 \
  your_spark_application.py

在这个示例中，--executor-memory 和 --num-executors 选项的配置直接影响到YARN的资源分配。可以根据集群的实际负载动态调整这些参数，以防止资源瓶颈的出现。同时，建议关注YARN Resource Manager的实时监控日志，了解每个节点的资源使用情况，从而优化作业的提交策略。

有关YARN和Spark资源管理的更多信息，可以参考Apache的官方文档：Apache Spark on YARN 和 Apache Hadoop YARN。这些资源可以帮助深入理解资源管理的机制，助您更好地配置Spark作业。

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雨默
11月23日

Spark作业资源配置是个实践过程，需要结合具体作业频繁调试和测试以获得最佳参数。

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厌倦： @雨默

对于Spark作业资源配置，确实是一个需要不断迭代和调整的过程。根据具体的作业需求和集群情况，恰当的资源调度能够显著提高作业的执行效率。例如，设置executor和driver的内存参数时，可以参考如下代码：

spark-submit \
  --class your.main.Class \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --driver-memory 2G \
  your-application.jar

调试过程中，可以通过Spark UI观察作业的执行情况，从而对比不同的资源配置下的性能表现。在这个过程中，关注executor的使用率、任务失败的原因以及GC（垃圾回收）时间等指标，也许能给出调整的方向。

此外，合理配置parallelism和spark.sql.shuffle.partitions的数量也对性能有直接影响。这方面的讨论可以参考 Apache Spark Official Documentation，里面有详细的参数说明和最佳实践建议。

总体来说，动态调整和监控将是优化Spark作业资源配置的重要手段。

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ufo
11月29日

通过修改kylin.properties中的参数确实可以优化性能，但谨记不要过高设置导致资源浪费或冲突。

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平庸： @ufo

在调整 kylin.properties 中的参数时，可以考虑通过合理分配 Spark 资源来提升作业性能。例如，合理设置 spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 这两个参数，能够让 Spark 作业更加高效地利用集群资源。

以下是一个示例配置：

spark.executor.memory=4g
spark.executor.cores=2

这样设置可以确保每个 Executor 拥有充足的内存和计算能力，但要注意整体集群的资源有限，同时也要避开对其他作业的资源争夺。

同时，建议定期监控 Spark 作业的资源使用情况，可以通过 Spark UI 查看具体的任务执行信息。这样能够帮助我们更好地调整参数，避免资源浪费。

在处理大数据时，调优是一个持续的过程，可以参考相关文档，如 Apache Kylin 4.0 配置与优化指南 来获取更多最佳实践和示例。

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韦鹤飞
12月07日

文章中提到的参数是Spark资源管理的核心，通过合理配置可以加快作业执行速度，是个不错的指导。

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回忆： @韦鹤飞

对于Spark资源管理而言，合理配置参数确实能显著提升作业的执行效率。例如，在提交Spark作业时，可以通过--executor-memory和--num-executors参数来优化资源分配，从而对性能产生积极影响。

spark-submit \
  --class YourMainClass \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --num-executors 10 \
  your-application.jar

在上述示例中，设定每个Executor的内存为4GB，同时使用10个Executors，这样可以提高并行处理能力，缩短作业运行时间。

此外，可以考虑使用动态资源分配（Dynamic Resource Allocation），通过在Spark配置中设置spark.dynamicAllocation.enabled=true，确保在作业运行时根据需要动态调整资源。这能够更灵活地应对不同负载的需求。

还有很多优化策略，比如合理配置spark.driver.memory、利用broadcast机制等，可以参考以下网址以获取更多专业资源：Apache Spark Documentation。这样会为提高Spark作业的执行效率提供更全面的指导。

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紫嫣
12月15日

建议在更改配置后通过观察作业执行时间和资源使用情况来验证改动效果，这样可以确保配置的合理性和有效性。

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空白洞： @紫嫣

在配置Spark资源时，观察作业的执行时间以及资源的利用情况确实是一个很好的实践。为确保调整的有效性，可以使用Spark的Web界面（默认地址为 http://<your-spark-master>:8080）监控任务执行的详细信息。

例如，你可以通过修改spark-submit命令来指定资源：

spark-submit --master spark://<your-spark-master>:7077 \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.executor.memory=4g \
--conf spark.driver.memory=2g \
your_job.py

通过这种方式提交作业后，建议执行完毕后查看执行时间以及各节点的CPU和内存使用情况。可以考虑利用Spark UI中的Stages和Jobs标签页获取这些数据。

另外，如果需要进一步优化，可以利用Spark的动态分配特性，以自动调整资源。具体可以参考Spark 官方文档：Dynamic Resource Allocation。用这种方式，不仅可以节省资源，还能提升作业的运行效率。

持续监测和调整配置将有助于逐步提高作业性能，从而实现更高效的计算过程。

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王八
12月25日

可以考虑使用Spark的动态分配特性，自动调节executor需求，适应负载变化，详情见Dynamic Resource Allocation。

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眸中有新痕： @王八

在提交Spark作业时，动态分配资源的确是一个值得考虑的选项。通过启用动态资源分配，可以根据作业的实际需求来自动调整执行器的数量，这在负载波动的情况下尤为有效。这样不仅可以提高资源的利用率，还能提升作业的执行效率。

以下是一个简单的示例，展示了如何在Spark的提交命令中启用动态分配：

spark-submit \
  --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
  --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \
  --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10 \
  --conf spark.executor.memory=2g \
  --conf spark.driver.memory=1g \
  your_spark_application.py

在这个例子中，设置了动态分配的最小和最大执行器数量，可以根据需要调整这些值。同时，也可以指定每个执行器和驱动程序的内存大小，以确保资源的充分利用。

文档中提到的 Dynamic Resource Allocation 提供了更详细的解释和其他配置选项，可以帮助用户根据具体的工作负载来优化Spark作业的资源管理。

在实践中，启用动态资源分配可能需要结合集群的实际情况进行调整。如果负载变化幅度较大，适当的参数设置将有助于提升作业的性能表现。

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