我们正在运行一个spark流应用程序,希望增加spark使用的执行器的数量。...所以更新了spark-default.conf,将spark.executor.instances从28个增加到40个,但是这个变化没有反映在UI中
1 Master/Driver Node :
Memory :24GB Cores :8
4 Worker Nodes :
Memory :24GB Cores :8
spark.streaming.backpressure.enabled true
spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown true
spark.executor.instances 28
spark.executor.memory 2560MB
spark.executor.cores 4
spark.driver.memory 3G
spark.driver.cores 1
注意:重新启动了spark start-master.sh和start-slaves.sh但没有变化。在这方面的任何帮助都将不胜感激。这是yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hdfs-name-node</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>22528</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>7</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>22528</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>file:///tmp/hadoop/data/nm-local-dir,file:///tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache,file:///tmp/hadoop/data/nm-local-dir/usercache</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.localizer.cache.cleanup.interval-ms</name>
<value>500</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.localizer.cache.target-size-mb</name>
<value>512</value>
</property>
</configuration>
yarn-site配置为每个节点分配了7个核心,因此总共有35个核心,这意味着最多可以用1个核心运行34个执行器(1个核心用于驱动程序)。
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