提示信息

utils.SparkConfHelper : Auto set spark conf: spark.executor.memory = 4GB.

韦宇扬 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 190 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

这个日志信息表明 Apache Kylin 自动设置了 Spark 作业的 executor 内存为 4GB。spark.executor.memory 是一个关键的 Spark 配置参数，它定义了每个 Spark executor 的内存大小。

在处理大数据任务时，适当地配置 Spark executor 内存是非常重要的，因为它直接影响到作业的性能和稳定性。如果分配的内存过小，Spark 作业可能会因为内存不足而失败；如果分配的内存过大，虽然可能提高单个任务的性能，但又可能导致资源浪费或者减少并行度。

这个参数通常根据你的集群环境（比如节点的总内存）和你的作业需求（比如数据大小和计算复杂性）来设置。Apache Kylin 在提交 Spark 作业时，可能会基于一些规则和启发式方法自动调整这个参数。

如果你觉得自动设置的值不合适，或者你希望更精细地控制 Spark 作业的资源使用，你可以在 Kylin 的配置文件中显式地设置这个参数。例如，在 kylin.properties 文件中，你可以添加如下配置：

  1. kylin.engine.mr.config-override.spark.executor.memory=8g

这将会把 Spark executor 内存设置为 8GB。修改完配置之后，需要重新启动 Kylin 服务以使改动生效。

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20条评论
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窒息到点
11月02日

自动设置spark.executor.memory为4GB可能无法满足不同任务需求，建议灵活调整。

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孤寂： @窒息到点

在Spark配置中，内存的选择往往取决于具体任务的需求及数据集的大小，因此采用固定的4GB设置可能会导致某些任务的性能不足。根据不同的工作负载，灵活调整spark.executor.memory显得尤为重要。

例如，对于内存密集型任务，可以考虑设置更高的内存参数：

spark-submit --conf spark.executor.memory=8g ...

而对于轻量级的任务，可能可以将内存设置为2GB，以提高资源的利用率：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g ...

此外，还可以使用spark.dynamicAllocation.enabled来启用动态资源分配，允许Spark根据当前负载自动调整executor数量和内存，这样可以更有效地管理资源。

有关Spark配置的更多细节，可以参考官方文档：Apache Spark Configuration。合理配置内存和资源，将极大提升Spark作业的性能和稳定性。

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半俗不雅ァ
11月06日

对于大规模数据处理，思考如何优化内存配置很重要。通过手动配置可以更好地控制资源分配。

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江暖： @半俗不雅ァ

在处理大规模数据时，内存配置的优化确实很关键。手动配置资源可以确保系统根据实际数据特性进行最优调配。例如，可以考虑根据特定作业的需求，像这样设置 Spark 的 executor 和 driver 记忆体：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf() \
    .setAppName("MyApp") \
    .set("spark.executor.memory", "8g") \
    .set("spark.driver.memory", "4g")
sc = SparkContext(conf=conf)

此外，除了调整内存参数外，监控每个阶段的执行性能也是必不可少的。可以通过 Spark UI 来分析任务的资源使用情况，从而找到瓶颈并逐步优化。更深入的性能调优还可参考官方文档中的建议，了解如何通过调节并行度、数据分区等手段来进一步提升处理效率。

可参考链接：Apache Spark性能调优

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琼花
11月15日

指南提到修改kylin.properties，代码示例如下：

  1. kylin.engine.mr.config-override.spark.executor.memory=8g

确保重启后生效。

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奢侈： @琼花

在设置 Spark 配置方面，更新 kylin.properties 是一个良好的做法，这可以帮助优化资源使用。除了 spark.executor.memory，也可以考虑调整其他相关配置以提升性能。例如，可以设置 spark.executor.cores 来优化并发执行：

kylin.engine.mr.config-override.spark.executor.cores=4

此外，建议查看 Spark 的 官方文档，以获取更全面的配置选项和最佳实践。确保在更改任何配置后，重启 Kylin 来应用新设置，这是一个常见的步骤。

另外，监控 Spark 作业的资源使用情况，观察 JDBC 连接数和缓存设置等多方面的表现，有助于找到进一步优化的方向。这可以帮助在运行大数据处理作业时，充分利用集群资源。

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邢国小子
11月22日

正如提到的，executor内存配置对性能和稳定性有重大影响。需要结合具体任务需求来判断合适的配置。

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眷念： @邢国小子

针对executor内存的配置，确实需要根据具体的任务特性来进行调优。例如，对于内存密集型任务，可以考虑将executor的内存设置得更高一些，以减少因内存不足导致的失败。而对于CPU密集型任务，可能更应关注executor的核心数与并发任务数量的设置。

可以使用下面的示例代码来动态调整Spark的memory配置，以满足不同作业的需求：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 根据任务需求动态设置内存和核心数
def create_spark_context(exec_memory='4g', exec_cores=2):
    conf = SparkConf() \
        .setAppName("DynamicMemoryExample") \
        .set("spark.executor.memory", exec_memory) \
        .set("spark.executor.cores", exec_cores)

    sc = SparkContext(conf=conf)
    return sc

# 创建Spark上下文
sc = create_spark_context(exec_memory='6g', exec_cores=4)

在选择合适的配置时，可以参考一些相关的企业标准或案例，比如 Databricks的调优指南，在实际应用中找到最佳的执行策略。调试和监控任务的性能表现也是实现最佳配置的关键步骤。

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暮色
12月01日

有些用户可能不知道如何进入kylin.properties，可以访问 Kylin官方文档 获取进一步指导。

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空白格： @暮色

在调整 Spark 配置时，确实有必要了解如何访问相关配置文件，如 kylin.properties。建议可以通过以下步骤来快速进入并修改该文件：

  1. 找到 Kylin 的安装目录，通常在 kylin_home/conf/ 目录下。

  2. 使用文本编辑器打开 kylin.properties，例如：

    nano ~/kylin_home/conf/kylin.properties

  3. 查找并添加或修改相应的配置。例如，如果要更改 Spark 的 executor memory，可以添加：

    spark.executor.memory=4g

此外，除了官方文档以外，查看 Apache Kylin GitHub 上的 Issues 与 Wiki 也可能会找到更多实用的配置示例和用户经验分享。

了解如何配置和优化 Spark 的 settings 对于性能至关重要，因此建议也可以关注一些关于 Spark 调优的优秀资源，如 Databricks 的 Spark 调优指南。

这些方法不仅有助于处理当前的问题，还能为未来的 Spark 配置打下基础。

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宁缺
12月05日

关于Spark内存配置，可以参考 Spark调优指南 来获得更全面的理解。

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无言歌： @宁缺

在配置Spark内存时，参考Spark调优指南确实是一个很好的做法。除了需要关注spark.executor.memory，还可以考虑验证其他配置项以提升性能，比如spark.driver.memory和spark.executor.cores。合理设置这些参数可以更好地利用集群资源。

例如，可以通过以下代码来调整Spark环境的配置：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf() \
    .setAppName("MySparkApp") \
    .set("spark.executor.memory", "4G") \
    .set("spark.driver.memory", "2G") \
    .set("spark.executor.cores", "2")

sc = SparkContext(conf=conf)

此外，考虑作业的资源需求和数据规模来决定各项配置，如果有分布式读取和计算的需求，建议查看如何通过spark.sql.shuffle.partitions来优化Shuffle操作。这将有助于避免因Shuffle过程而导致的性能瓶颈。

可以参考以下链接，以获取更多关于Spark内存和性能调优的详细信息：Apache Spark Tuning Guide。这样的资源可以为大规模数据处理提供宝贵的指导。

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消息贩子
12月10日

在调整内存配置时，要考虑到集群资源的整体运用情况，避免因单任务高配导致其他任务资源不足。

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物是： @消息贩子

在调整 Spark 内存配置时，确实需要考虑集群资源的整体利用情况。这不仅可以避免单个任务的高内存使用影响其他任务的运行，还能确保集群的高效运行。

例如，如果你的集群有 8 个 CPU 核心和 32 GB 内存，在设置 spark.executor.memory 时，可以使用资源配额的方式进行更合理的设置。假设每个执行器配置 4 GB 内存，那么最多可以启动 8 个执行器。然而如果你的任务是一个长时间运行的计算，可能会导致其他短期任务受限。因此，合理设置可以通过动态分配来改善这种情况。

以下是一种配置指南，创建多种内存分配方式以适应不同的情况：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf()
conf.set("spark.executor.memory", "4g")  # 基本内存设置
conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true")  # 启用动态分配
conf.set("spark.dynamicAllocation.minExecutors", "2")  # 最小执行器数
conf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "8")  # 最大执行器数
sc = SparkContext(conf=conf)

# 后续代码

启用动态分配可以使 Spark 自动调整运行中所需的执行器数量，从而在不影响集群整体性能的前提下，合理分配资源。有关详细的 Spark 资源管理，可以参考 Apache Spark Documentation。

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理性的思索
12月11日

文中建议修改配置后重启服务，以确保改动生效，这在实际操作中往往容易被忽略的细节。

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花言： @理性的思索

在进行Spark配置修改时，重启服务的确是一个容易被忽视的步骤。为了确保配置项生效，建议在修改SparkConf后，主动执行重启操作。例如，对于在代码中设置executor.memory的情况，可以采用如下示例：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

val conf = new SparkConf()
  .setAppName("ExampleApp")
  .set("spark.executor.memory", "4g")

val sc = new SparkContext(conf)

// 在修改配置后，确保重启Spark应用

为确保所有配置信息生效，除了重启Spark服务外，合理地检查应用的日志也很有帮助，日志中通常会有配置加载的详细信息。此外，建议定期查看Apache Spark的官方文档，了解最新的最佳实践和配置选项，网址如下：Apache Spark Documentation. 这样不仅能帮助避免配置错误，还能提升整个应用的性能和稳定性。

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心非
12月19日

文章对如何优化Spark配置提供了明确建议，尤其是在资源使用和性能提升方面。

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明天： @心非

对于资源优化的建议，相信很多用户都能从中受益。在设置 spark.executor.memory 时，选择适当的内存尤为重要。同时，还可以结合其他配置参数来实现更好的性能。例如，可以考虑调整 spark.executor.cores 和 spark.executor.instances，这些参数的合理配置能够充分利用集群资源。

示例代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf() \
    .setAppName("ExampleApp") \
    .set("spark.executor.memory", "4g") \
    .set("spark.executor.cores", "2") \
    .set("spark.executor.instances", "3")

sc = SparkContext(conf=conf)

# Your Spark job logic here

在高并发和大数据处理场景中，合理划分内存和 CPU 资源，不仅可以提升应用的性能，还能确保集群的稳定运行。有关 Spark 配置的更多深入信息，可以参考 Apache Spark Documentation，其中提供了更加详细的参数说明及最佳实践。这样能帮助进一步理解如何优化和提升 Spark 性能。

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暖心
12月22日

要考虑到项目的负载和集群的能力，避免因过度配置而导致资源浪费或负载不均。

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月宫独舞： @暖心

对于合理配置Spark Executor内存的建议，确实是一个值得深入探讨的课题。调整内存设置时，不仅要考虑到应用的负载，还需综合评估集群的整体资源。过高的内存配置可能导致部分节点资源闲置，从而影响计算效率。

以一个实际的案例为例，如果你的任务涉及到大量数据的shuffle操作，可能会需要较大的内存配置，这时可以通过代码动态调整Spark的内存设置，比如：

import org.apache.spark.SparkConf

val conf = new SparkConf()
conf.set("spark.executor.memory", "4g")

但是，随着业务的复杂性增加，建议定期使用Spark的UI进行监控，分析任务的资源使用情况，避免资源的不合理配置。可以通过以下命令获取更详细的任务执行信息：

spark-submit --class your.main.Class --master your-master-url your-application.jar

此外，关于集群的性能调优，建议参考Apache Spark的官方文档，特别是Performance Tuning章节，这样可以更全面地理解调优的各个方面。这样，才能更有效地利用集群资源，实现任务的高效运行。

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