hadoop - 运行spark时最大程度地使用Yarn的Vcores-6ren

hadoop - 运行spark时最大程度地使用Yarn的Vcores

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 22:03:04

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我有一个在4个节点上使用Hadoop 2.9的虚拟集群。
每个节点都有16个CPU和126 GB内存。

对于更多我尝试将yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores设置为不同于1的东西，当我运行spark-submit声明yarn为master时，每个容器仅使用1个vcore。

有没有办法覆盖它？

谢谢!

最佳答案

使用spark.executor.cores。从docs:

The number of cores to use on each executor. In standalone and Mesos coarse-grained modes, setting this parameter allows an application to run multiple executors on the same worker, provided that there are enough cores on that worker. Otherwise, only one executor per application will run on each worker.

默认情况下是:

1 in YARN mode

关于hadoop - 运行spark时最大程度地使用Yarn的Vcores，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48158695/

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