在spark shell中获取spark驱动程序内存的命令是什么

在spark shell中获取spark驱动程序内存的命令是通过spark.driver.memory参数来设置。该参数用于指定驱动程序使用的内存量。可以通过以下命令来设置：

spark-shell --conf spark.driver.memory=<memory_size>

其中，<memory_size>是要设置的内存大小，可以使用单位G（表示GB）或M（表示MB）来指定。例如，要将驱动程序内存设置为2GB，可以使用以下命令：

spark-shell --conf spark.driver.memory=2g

这样就可以在spark shell中获取spark驱动程序内存的命令。

相关·内容

执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client

1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client，错误如下所示： 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext:...sqlContext.sql 解决方法如下所示: 参考文章：https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/69934382 HADOOP_CONF_DIR的路径应该是如下所示...，开始我写的是/home/hadoop/soft/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 ?...下面分别是运行失败前和运行成功后的效果如下所示： ?...命令运行如下所示： [hadoop@slaver1 spark-1.5.1-bin-hadoop2.4]$ spark-shell --master yarn-client 18/04/22 09:37

1.7K5 0

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用何时创建用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...设置为 true）会影响 ReceiverSupervisor 在存储 block 时的行为：不启用 WAL：你设置的StorageLevel是什么，就怎么存储。...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。

1.1K3 0

HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...当这个问题遇上大数据，就会产生新的挑战：计算过程所需的内存和 distinct count 的结果数量是成正比的。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...如果你想了解 HLL sketch 的内存使用量，可以遵循这样一个准则，HLL cardinality estimation 精度每提升2倍， HLL sketch 所需内存提升4倍。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少总结总结一下

2.6K2 0

在IDEA中编写Spark的WordCount程序

1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）：可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?...，因为开的虚拟机，主机8G，三台虚拟机，每台分了1G内存，然后设置Spark可以占用800M，跑程序的时候，第一次设置为512M，就连接超时了，第二次设置为了700M，顺利跑完，可以看看跑的过程，还是很有意思的

1.9K9 0

Spark Tips 2: 在Spark Streaming中均匀分配从Kafka directStream 中读出的数据

下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...key，因此，在partitionclass的partitionmethod中，key == null，而null.hashCode = 0。

1.5K7 0

Spark Tips4: Kafka的Consumer Group及其在Spark Streaming中的“异动”(更新)

topic中的每个message只能被多个group id相同的consumer instance(process或者machine)中的一个读取一次。...，某topic中的message在同一个group id的多个consumer instances件分布，也就是说，每个instance会得到一个互相之间没有重合的被获取的全部message的子集。...这是因为在Kafka，message 在consumer instance之间被分发的最小单位是partition。...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。

1.2K16 0

在 Spark 中实现单例模式的技巧

单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如问题1、问题2和问题3。这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...这个部分涉及到 Spark 底层原理，很难堂堂正正地解决，只能采取取巧的办法。不能再 executors 使用类，那么我们可以用对象嘛。

2.3K5 0

Spark 在大数据中的地位 - 中级教程

Spark Shell进行交互式编程；通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算；运行模式多样...，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率； Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。...Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析； Spark Streaming：Spark Streaming支持高吞吐量...Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可； 3....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中

1K4 0

在Hadoop YARN群集之上安装，配置和运行Spark

在此模式下，Spark驱动程序封装在YARN Application Master中。客户端模式Spark驱动程序在客户端上运行，例如您的笔记本电脑。如果客户端关闭，则作业失败。...如果您的设置较低，请使用您的配置调整样本。在群集模式配置Spark驱动程序内存分配在群集模式下，Spark驱动程序在YARN Application Master中运行。...Spark在初始化时请求的内存量可以在spark-defaults.conf命令行中配置，也可以通过命令行配置。...在客户端模式配置Spark应用程序主内存分配在客户端模式下，Spark驱动程序不会在群集上运行，因此上述配置将不起作用。...但是，执行完成后，Web UI将被应用程序驱动程序解除，并且无法再访问。 Spark提供了一个历史记录服务器，它从HDFS收集应用程序日志并将其显示在持久Web UI中。

3.6K3 1

用通俗的语言解释下：Spark 中的 RDD 是什么

本文试图对其进行一个快速侧写，试图将这种大数据处理中化繁为简的美感呈现给你。 RDD 是什么 RDD 本质上是对数据集的某种抽象。...在变换算子中，也有一些特殊算子，我们称之为 shuffle 算子（reduce、join、sort）。这种算子会将 RDD 的所有分区打散重排（所谓 shuffle），从而打断分区的流水化执行。...于是 Spark 就以这种算子为界，将整个 Job 划分为多个 Stage，逐 Stage 进行调度。这样，在每个 Stage 内的子任务可以流水线的执行。...Spark 划分执行过程小结在 RDD 的实现系统 Spark 中，对数据集进行一致性的抽象正是计算流水线（pipeline）得以存在和优化的精髓所在。...总结一下，RDD 承自 MapReduce 而来，常驻内存以优化 IO 开销、利用流水线调度以降低批处理延迟，使得在多机上交互式的执行处理成为可能。

4943 0

Apache Spark：大数据时代的终极解决方案

在Hadoop中，数据存储在磁盘上，而在Spark中则存储在内存中，这可以极大地降低IO成本。Hadoop的MapReduce只能通过将数据写入外部存储并在需要时再次通过IO获取数据来重用数据。...RDD可以并行化，并且本质上是容错的。可以通过两种方法创建它们 - 通过在应用程序中获取现有集合并通过Spark Context将其并行化或通过从HDFS，HBase，AWS等外部存储系统中创建引用。...每个Spark应用程序都有自己的可多线程的执行程序。数据需要存储在不同的Spark应用程序的外部存储中以便共享。Spark应用程序独立运行在由驱动程序中的SparkContext对象管理的一组集群上。...Spark应用程序独立运行在由驱动程序中的SparkContext对象管理的一组集群上。...：（译者注：由于之前配置了环境变量，可以在终端直接输入spark-shell或pyspark命令，即可启动Spark Shell） $ bin/spark-shell 您可以使用以下命令运行Python

1.8K3 0

Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介

) 本地部署（默认:client) conf 键值对格式的任意Spark配置属性；对于包含空格的值，将”key = value”括在引号中，多个配置应作为单独的参数传递。...下面四个参数在执行任务时可能需要根据实际情况调试，以提高资源的利用率，可重点关注一下： driver-core 指定驱动程序的内核数量，默认值为1。...(yarn-cluster only) driver-memory 指定应用程序在驱动程序上分配多少内存的参数；比如1000M，2G。默认值是1024M。...获取集群资源的外部服务(例如独立管理器、Mesos、YARN、Kubernetes) Worker node 可以在集群中运行应用程序代码的任何节点 Executor 是集群中工作节点（Worker）...中的一个 JVM 进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。

1.2K1 0

linux efi shell,EFI Shell 命令说明「建议收藏」

内存命令 — EFI Shell 用于列出和管理内存、EFI 变量和 NVRAM 详细信息的命令。 default 设置缺省的 NVRAM 值。 dmem 转储内存或内存映射的 IO。...命令行操作都是比较熟悉的,其实这也是Hadoop的极大 … Shell命令和流程控制 Shell命令和流程控制在shell脚本中可以使用三类命令: 1)Unix 命令: 虽然在shell脚本中可以使用任意的...unix命令,但是还是由一些相对更常用的命令.这些命令通常是用来进行文件和文字 … 在程序中执行shell命令在linux系统下的操作中我们会经常用到shell命令来进行,一开始学习进程的时候对于shell...2.求变量’hello world’的字符长度 3.0 .SHE … shell命令获取最新文件的名称最近有一个需求,在部署游戏战场服时,从程序包到部署需要做一些本地化的操作,手工操作费时费力,故写一个...灵活:任意对象都可以,类型由C … 001Spark文件分析测试使用spark-1.4.1-bin-hadoop2.6进行处理,测试文件大小为3G, 测试结果: 1:统计一个文件中某个字符的个数 scala

9.4K1 0

在 Spark 数据导入中的一些实践细节

即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...2.测试环境 Nebula Graph 集群 3 台 32 c（实际限制了16 c） 400 G 内存（实际配置了 100 G） SSD 版本信息：Nebula Graph 版本 1.0.0（当时测试比较早...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包...3.4 关于 PR 因为在较早的版本使用了 Spark 导入，自然也有一些不太完善的地方，这边也提出了一些拙见，对 SparkClientGenerator.scala 略作了修改。

1.5K2 0

用oozie命令行的方式在yarn上运行spark任务

注意：杀死yarn进程的命令 yarn application -kill applicationID 1.做这个实验之前你的服务器上最好装了cdh集群，以及添加必要的组件，如hadoop，oozie，...spark，yarn等。...2.需要准备一个关于spark的demo架包，我写的是WordCount功能的jar，网上关于这个的一大堆。...3.把需要的配置文件上传到你配置的hdfs路径上面，我配置的是hdfs://ctrl241:8020/usr/java这个目录下面 ? 4.然后在服务器上执行如下命令： ?...5.打开oozie的界面 ? 6.查看yarn的界面 ? 7.查看yarn的日志文件 ?

2.3K0 0

Android系统在shell中的df命令实现

当我们在shell中敲击df这条命令的时候，会看到: root@android:/ # df Filesystem Size Used Free Blksize /dev...其实很简单，就是利用statfs这个函数查询文件系统相关的信息，然后依次列举出来。如果使用这个函数？请看下文: http://baike.baidu.com/link?...#include <string.h #include <errno.h #include <sys/statfs.h static int ok = EXIT_SUCCESS; //根据挂载的文件的大小来计算...#include <string.h #include <errno.h #include <sys/statfs.h static int ok = EXIT_SUCCESS; //根据挂载的文件的大小来计算...，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。

1.5K1 0

Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD

首先看看思维导图，我的spark是1.6.1版本，jdk是1.7版本 spark是什么？ Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。...Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。.../bin/spark-shell –master local[2] 参数master 表名主机master在分布式集群中的URL local【2】表示在本地通过开启2个线程运行运行模式...Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的Scala集合得到，用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复...，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量：广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值。

1.7K9 0

在python脚本中执行shell命令的方法

在python脚本中执行shell命令的方法最近在写python的一些脚本，之前使用python都是在django中使用，可能大部分内容都是偏向于后端开发方面的，最近在写一些脚本的时候，发现了...使用Python处理一个shell命令或者一个执行一个shell脚本，一般情况下，有下面三种方法，下面我们来看：第一种方法是使用os.system的方法 os.system（"cmd"）我们在当前目录下面创建一个...aaa.sql的文件，文件中的内容是aaa，然后我们来看测试过程 1[root@ /data ]$python 2Python 2.7.15 (default, Nov 29 2018, 13:37...命令打印出来aaa.sql中的内容，然后下面出现的数字0代表上述命令执行成功；如果我们打印bbb.sql则返回值是256，表示执行中出现了问题。...命令pwd的时候，commands.getstatusputput返回值是0，也就是执行成功，返回结果是当前的目录；当执行pwddddd的时候，由于不是系统命令，所以返回结果是command not found

5.3K0 0

Spark RDD编程指南

用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...使用Shell 在 Spark shell 中，已在名为 sc 的变量中为您创建了一个特殊的解释器感知 SparkContext。制作你自己的 SparkContext 是行不通的。...给Spark传入函数 Spark 的 API 在很大程度上依赖于在驱动程序中传递函数来在集群上运行。有两种推荐的方法来做到这一点：匿名函数语法，可用于短代码。全局单例对象中的静态方法。...发送给每个执行程序的闭包中的变量现在是副本，因此，当在 foreach 函数中引用计数器时，它不再是驱动程序节点上的计数器。 驱动程序节点的内存中仍有一个计数器，但执行程序不再可见！...但是，这可能会导致驱动程序耗尽内存，因为 collect() 将整个 RDD 获取到单个机器；如果只需要打印 RDD 的几个元素，更安全的方法是使用 take()：rdd.take(100).foreach

1.4K1 0

自学Apache Spark博客(节选)

在REPL Spark的帮助下，可以在大数据中进行交互式查询。它有助于快速和交互地构建代码。现在让我们给出以下命令， C：\ Users \ dataottam> spark-shell ?...Scala> 首先要注意的是，Spark shell为你创建了两个值，一个是sc，另一个是sqlcontext。Sqlcontext用于执行Spark SQL库中的程序。...所有Apache Spark应用程序和系统都通过驱动器节点管理。而驱动器节点是根据标记和配置的对工作节点进行管理。在驱动程序中，任何应用程序都在SparkContext中启动。...在基本的RDD(弹性分布式数据集)，如果内存中的数据丢失,可以重新创建,跨越Spark集群存储在内存中,初始数据来自文件或通过编程方式创建。...我们来看看我们如何在命令行中使用它，内存加载方式 parallelizemakeRDD range ?

1.1K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云