Spark中各个角色的JVM参数设置
总结一下Spark中各个角色的JVM参数设置:
(1)Driver的JVM参数:
-Xmx,-Xms,如果是yarn-client模式,则默认读取spark-env文件中的SPARK_DRIVER_MEMORY值,-Xmx,-Xms值一样大小;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize,如果是yarn-client模式,则是默认读取spark-class文件中的JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"值;如果是yarn-cluster模式,读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式,如果是yarn-client模式,默认读取的是spark-class文件中的JAVA_OPTS;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的参数值。
以上值最后均可被spark-submit工具中的--driver-java-options参数覆盖。
-Xmx,-Xms,如果是yarn-client模式,则默认读取spark-env文件中的SPARK_DRIVER_MEMORY值,-Xmx,-Xms值一样大小;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize,如果是yarn-client模式,则是默认读取spark-class文件中的JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"值;如果是yarn-cluster模式,读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式,如果是yarn-client模式,默认读取的是spark-class文件中的JAVA_OPTS;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的参数值。
以上值最后均可被spark-submit工具中的--driver-java-options参数覆盖。
(2)Executor的JVM参数:
-Xmx,-Xms,如果是yarn-client模式,则默认读取spark-env文件中的SPARK_EXECUTOR_MEMORY值,-Xmx,-Xms值一样大小;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize,两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式,两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
-Xmx,-Xms,如果是yarn-client模式,则默认读取spark-env文件中的SPARK_EXECUTOR_MEMORY值,-Xmx,-Xms值一样大小;如果是yarn-cluster模式,则读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize,两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式,两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
(3)Executor数目及所占CPU个数
如果是yarn-client模式,Executor数目由spark-env中的SPARK_EXECUTOR_INSTANCES指定,每个实例的数目由SPARK_EXECUTOR_CORES指定;如果是yarn-cluster模式,Executor的数目由spark-submit工具的--num-executors参数指定,默认是2个实例,而每个Executor使用的CPU数目由--executor-cores指定,默认为1核。
如果是yarn-client模式,Executor数目由spark-env中的SPARK_EXECUTOR_INSTANCES指定,每个实例的数目由SPARK_EXECUTOR_CORES指定;如果是yarn-cluster模式,Executor的数目由spark-submit工具的--num-executors参数指定,默认是2个实例,而每个Executor使用的CPU数目由--executor-cores指定,默认为1核。