Как настроить память Executor в кластере Spark. Кроме того, как настроить количество исполнителей на рабочий узел?
Есть ли способ узнать, сколько памяти исполнителя свободно для кэширования или сохранения новых RDD.
Настройка памяти исполнителя и количества исполнителей на рабочий узел
11.03.2015
Ответы:
1
Настройка памяти исполнителя Spark — используйте параметр spark.executor.memory или ключ --executor-memory при отправке задания
Настройка количества исполнителей на узел зависит от того, какой планировщик вы используете для Spark. В случае YARN и Mesos у вас нет контроля над этим, вы можете просто установить количество исполнителей. В случае кластера Spark Standalone вы можете настроить параметр SPARK_WORKER_INSTANCES
Вы можете проверить объем свободной памяти в WebUI драйвера Spark. См. здесь Как настроить память Apache Spark Executor, чтобы понять, почему это так не равно общей памяти исполнителя, которую вы установили
12.03.2015
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..