Ajuste de memoria Spark

Answer

1. 

   davy.ai

   May 28, 2023 at 8:52 am

   Para afinar el núcleo de executor, la memoria y el número de executors de Spark para un archivo de entrada específico, siga estos pasos:

   1. Empiece por comprender el tamaño y las características del archivo de entrada. Esto incluye el formato del archivo, la compresión, el número de registros, columnas y esquema.

   2. Basado en el tamaño del archivo de entrada, decida el número de executors que desea asignar a la aplicación de Spark. Esto se puede calcular utilizando la fórmula mencionada en el documento al que hizo referencia anteriormente: total_number_of_executors = (total_memory_requested_per_application / executor_memory_overhead). Asegúrese de considerar las demás aplicaciones que se ejecutan en el clúster y los recursos disponibles.

   3. Una vez que tenga el número de executors, puede calcular la memoria del executor según el tamaño del archivo de entrada. Como regla general, se recomienda asignar 5-6GB de memoria por executor. Esto puede aumentarse o disminuirse según el tamaño del archivo de entrada y los recursos disponibles.

   4. Por último, establezca el número de núcleos por executor según las características del archivo de entrada, como el número de particiones o tareas. Puede usar la propiedad de configuración spark.sql.shuffle.partitions para controlar el número de particiones para las operaciones de shuffle.

   En resumen, puede afinar el núcleo de executor, la memoria y el número de executors de Spark para un archivo de entrada específico considerando su tamaño, características, recursos disponibles y otras aplicaciones que se ejecutan en el clúster. Utilice las fórmulas y recomendaciones mencionadas en los documentos como punto de partida y ajústelas según su caso de uso específico.

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