spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感…

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp…

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core…

Spark中的对象 Spark的Conf,极简化的场景,可以设置一个空conf给sparkContext,在执行spark-submit的时候,系统会默认给sparkContext赋一个SparkConf: Application是顶级的,每个spark-submit就是一个application:官网说明:User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. 每个actio…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

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