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我在运行的一些 Spark LDA 主题建模中遇到了各种问题(主要是看似随机间隔的分离错误),我认为这主要与我的执行程序上的内存分配不足有关。这似乎与有问题的自动集群配置有关。我最近的尝试使用 n1-standard-8 机器(8 核,30GB RAM)作为主节点和工作节点(6 个工作节点,所以总共 48 个内核)。
但是当我看 /etc/spark/conf/spark-defaults.conf
我看到这个:
spark.master yarn-client
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://cluster-3-m/user/spark/eventlog
# Dynamic allocation on YARN
spark.dynamicAllocation.enabled true
spark.dynamicAllocation.minExecutors 1
spark.dynamicAllocation.initialExecutors 100000
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 100000
spark.shuffle.service.enabled true
spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio 0.0
spark.yarn.historyServer.address cluster-3-m:18080
spark.history.fs.logDirectory hdfs://cluster-3-m/user/spark/eventlog
spark.executor.cores 4
spark.executor.memory 9310m
spark.yarn.executor.memoryOverhead 930
# Overkill
spark.yarn.am.memory 9310m
spark.yarn.am.memoryOverhead 930
spark.driver.memory 7556m
spark.driver.maxResultSize 3778m
spark.akka.frameSize 512
# Add ALPN for Bigtable
spark.driver.extraJavaOptions -Xbootclasspath/p:/usr/local/share/google/alpn/alpn-boot-8.1.3.v20150130.jar
spark.executor.extraJavaOptions -Xbootclasspath/p:/usr/local/share/google/alpn/alpn-boot-8.1.3.v20150130.jar
spark-shell --conf spark.executor.cores=8 --conf spark.executor.memory=24g
java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (24576+930 MB) is above the max threshold (22528 MB) of this cluster! Please increase the value of 'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'.
/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml
中的关联值,没有效果。即使我尝试不同的集群设置(例如使用 60+ GB RAM 的执行程序),我最终还是遇到了同样的问题。出于某种原因,最大阈值保持在 22528MB。
最佳答案
集群中的默认内存配置存在一些已知问题,其中主机器类型与工作机器类型不同,但在您的情况下,这似乎不是主要问题。
当您看到以下内容时:
spark.executor.cores 4
spark.executor.memory 9310m
spark.executor.cores
的同时增加
spark.executor.memory
,那么每个任务的内存实际上并没有增加,因此在这种情况下您不会真正为应用程序逻辑提供更多空间; Spark 将使用
spark.executor.cores
来确定在同一内存空间中运行的并发任务数。
highmem
之外每个任务获得更多内存的唯一方法实例。
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