Spark中静态资源分配的用例
Spark中静态资源分配是指在Spark集群中为应用程序分配计算资源的一种方式。它可以根据应用程序的需求，提前为其分配所需的资源，以确保应用程序能够高效地运行。
静态资源分配的用例包括以下几个方面：
- 资源分配：静态资源分配可以根据应用程序的需求，提前为其分配计算资源，如CPU、内存等。这样可以避免资源争用和浪费，提高应用程序的性能和稳定性。
- 任务调度：静态资源分配可以根据应用程序的需求，将任务分配给可用资源。Spark会根据资源的可用性和应用程序的优先级，合理地调度任务，以提高整个集群的利用率和吞吐量。
- 应用程序优化：静态资源分配可以帮助应用程序进行优化。通过提前分配资源，应用程序可以更好地利用集群资源，提高计算效率和性能。
- 弹性扩展：静态资源分配可以根据应用程序的需求，动态调整资源的分配。当应用程序需要更多资源时，可以通过静态资源分配来扩展集群的规模，以满足应用程序的需求。
在腾讯云的产品中，推荐使用的相关产品是腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务。EMR是一种基于云计算的大数据处理服务，可以提供Spark集群的静态资源分配功能。通过EMR，用户可以方便地创建、管理和调度Spark集群，实现静态资源分配，并且腾讯云提供了丰富的文档和教程，帮助用户快速上手和使用EMR服务。
更多关于腾讯云弹性MapReduce（EMR）服务的信息，可以参考以下链接： 腾讯云弹性MapReduce（EMR）产品介绍 腾讯云弹性MapReduce（EMR）文档
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在纱线中，容器大小是如何确定的？
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在纱线应用中，ApplicationMaster如何决定容器的大小？我知道有一些参数控制着最小内存分配、vcore比率等，但是应用程序主程序如何理解一个特定的工作需要这么多内存和这么多CPUs -或者是MapReduce / Spark？
浏览 2提问于2015-12-21得票数 5
2回答
AWS EMR Spark应用- CPU和内存利用率较低
apache-spark、spark-streaming、emr、amazon-emr
我正在AWS EMR上运行我的Spark Streaming应用程序的两个副本(Spark 2.2.1，EMR 5.11，Scala) (3个节点* m4.4xlarge集群-每个节点16vCPU和64G RAM )。
在内置的EMR集群监控(Ganglia)中，我看到集群的CPU利用率不到30%，可用内存不超过32 30，网络也远未达到100%。但是应用程序几乎不能在批处理间隔内完成批处理。
以下是我使用客户端模式将应用程序的每个副本提交给Master时使用的参数：
--master yarn
--num-executors 2
--executor-cores 20
--executor-
浏览 1提问于2018-01-12得票数 1
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EMR忽略火花提交参数(内存/核心/等)
amazon-web-services、apache-spark、amazon-emr
我正在尝试使用我的电子病历集群中的所有资源。
集群本身是4 m4.4×大型机器(1个驱动程序和3个工作人员)，16 vCore，64 GiB内存，EBS存储:128 GiB
当通过cli启动集群时，我将看到以下选项(，所有3个选项都在相同的数据管道中执行)：
只使用"maximizeResourceAllocation“而不使用任何其他火花提交参数。
这只给了我两个执行者在这里
什么都不做，留下火花-默认做他们的工作
给出以下低质量的执行者
使用AWS关于如何在EMR中配置集群的指南
在之后，我推导出以下spark-submit参数：
"--conf&#
浏览 7提问于2021-09-22得票数 5
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在运行Spark作业时，YARN不会基于公平份额抢占资源
hadoop、apache-spark、hadoop-yarn、job-scheduling
我在重新平衡YARN 队列上的Apache Spark作业资源时遇到了问题。
对于测试，我将Hadoop2.6(也尝试了2.7 )配置为在伪分布式模式下运行，并在MacOS上使用本地HDFS。对于作业提交，使用了来自的"Pre-build Spark1.4for Hadoop2.6和更高版本“(也尝试了1.5 )发行版。
当使用Hadoop MapReduce作业的基本配置进行测试时，公平调度器按预期工作:当集群的资源超过某个最大值时，将计算公平份额，并根据这些计算抢占和平衡不同队列中作业的资源。
对Spark作业运行相同的测试，在这种情况下，YARN对每个作业的公平份额进行了正确的计
浏览 70提问于2015-10-12得票数 20
1回答
在EMR MapReduce2纱线中分配资源(映射器数量)问题
hadoop、mapreduce、hadoop-yarn、emr、hadoop2
我有一个非常小的新EMR集群可以使用，我试图将每个节点的并发映射器数量限制在2个。我尝试将默认的cpu-vcore减少到2个。
使用的公式：
min((yarn.nodemanager.resource.memory-mb / mapreduce.map.memory.mb),
(yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores / mapreduce.map.cpu.vcores))
集群配置：
AMI version: 3.3.1
Hadoop distribution: Amazon 2.4.0
Core: 4 m1.large
作业配置：
yarn.no
浏览 3提问于2015-01-31得票数 0
1回答
纱线资源管理器的总内存是如何计算的？
apache-spark、pyspark、amazon-emr
我正在使用aws和Spark在一个1 MasterNode，3 WorkerNode配置中运行一个星火集群，而MasterNode是客户端机器。所有4个节点都有8GB的内存和4个核心。考虑到硬件设置，我设置如下：
spark.executor.memory = 5G
spark.executor.cores = 3
spark.yarn.executor.memoryOverhead = 600
在这种配置下，由Yarn的ResourceManager识别的预期Total Memory会是15 be吗？它显示了18‘s。我只见过Yarn在运行Spark应用程序时使用高达15 up。是来自spa
浏览 1提问于2018-05-21得票数 3
1回答
google集群的优化
google-cloud-platform、google-cloud-dataproc
我正在使用dataproc集群进行火花处理。我是全新的谷歌云的东西。在我们的应用程序中，我们有使用dataproc的1000多个作业。对于每个作业，我们都会生成新的集群，并在作业结束后终止它。我正在使用火花放电作为加工用途。
使用稳定节点和可抢占节点的混合来降低成本安全吗？
提高dataproc cluser性能的最佳软件配置是什么？我知道hadoop/spark集群的内部基础设施优化。它是否适用于dataroc集群或其他需要的东西？
当我们处理大约150 we大小的avro格式化数据时，哪种实例类型最适合于dataproc集群。
为了优化时间，我尝试了spark的数据缓存/持
浏览 0提问于2018-06-01得票数 0
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我是刚接触云服务器的小白，自己开发了一个系统想要布在腾讯云服务器上。然后有个疑问，还请大神帮忙解答一下
查阅资料发现云服务器可以实现弹性计算，保证业务高峰期和业务低谷期都能够自主服务器数量，那这是需要租用多个服务器吗？还是只需要在一个服务器就可以，我应该怎么配置呢？
还有其他的优势比如计算快，这些应该怎么发挥呢？
浏览 174提问于2019-10-31
1回答
是否可以为每个单独的应用程序隔离spark群集节点
apache-spark
我们有一个由16个节点组成的spark集群。是否可以限制应用程序‘A’的节点1和2；应用程序‘B’的节点3、4、5；应用程序‘C’的节点10、11、12、15；以此类推？
从文档中，我了解到我们可以设置一些属性来控制spark executor内核、要启动的executor数量、内存等。但是，我很好奇是否可以实现上面的用例。
浏览 15提问于2018-01-10得票数 0
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3回答
Apache Spark - spark中的内部作业调度程序如何定义什么是用户，什么是池
scala、hadoop、apache-spark、bigdata、job-scheduling
我很抱歉在这里有点泛泛，但我对spark内部的作业调度是如何工作的感到有点困惑。从文档中，我了解到它是Hadoop公平调度器的某种实现。
我无法理解这里的用户到底是谁(是linux用户、hadoop用户还是spark客户端？)。我也无法理解这里的池是如何定义的。例如，在我的hadoop集群中，我将资源分配给了两个不同的池(让我们称它们为team 1和team 2)。但是在spark集群中，不同的池和其中的用户不会实例化自己的spark上下文吗？这再次让我产生了疑问，当我将属性设置为spark.scheduler.pool时，我应该传递哪些参数。
我对driver如何实例化spark上下文，然后
浏览 2提问于2015-04-24得票数 6
25回答
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浏览 1757提问于2022-11-02
2回答
未使用AWS EMR上的1个从节点
apache-spark、amazon-emr、htop
我使用以下命令运行存储在AWS EMR集群的主节点上(一个主服务器和两个从服务器，每个具有8GB RAM和4个核的)的pyspark代码-
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar --driver-class-path /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45.jar --co
浏览 7提问于2020-07-06得票数 1
2回答
用动态分配在库伯奈特上运行星火
apache-spark、kubernetes
我试图使用星星之火在Kubernetes集群(现有的设置: emr +纱线)。我们的用例是处理太多的工作，包括短暂的工作(几秒钟到15分钟)。此外，我们有高峰时间，许多工人需要运行以处理同时运行的1000多个作业。
所以我想要实现的是，管理大师和固定少数工人(比如说5)，并在高峰时间将工人增加到40-50人。另外，我更喜欢使用动态分配。
我把它设为下面
主图像(火花母版:x)
FROM <BASE spark 3.1 Image build using dev/make-distribution.sh -Pkubernetes in spark>
ENTRYPOIN
浏览 2提问于2021-01-08得票数 4
1回答
Ray没有公平地分配任务的问题。严重偏向Master节点
python、python-3.x、distributed-computing、ray
我正在尝试使用Ray在EMR集群上分发一个函数。任务数(5,000)远远超过可用CPU数(512)。我的问题是Ray没有公平地将任务分发到所有节点(PFA，来自Ganglia的服务器负载分布)。我确实从命令行打印中看到它实际上在其他节点中启动任务(在下面的发行版中的一些节点中也可以看到浅绿色)，但它的方式更专注于主节点(下面的发行版中的红色节点)。这不是很有帮助，因为我在一个大型的96核实例中使用multiprocessing库的并行化获得了更好的速度。 任何关于可能出错的地方以及如何让Ray在所有节点和内核上公平地分配任务的建议都会非常有帮助。谢谢! ?
浏览 20提问于2020-10-04得票数 1
1回答
动态资源分配和排队应用程序
hadoop、apache-spark、amazon-ec2、hadoop-yarn、amazon-emr
根据这个
启用星火动态资源分配时，所有资源都分配给第一个可用的提交作业，从而导致随后的应用程序排队。若要允许应用程序并行获取资源，请将资源分配到池中并运行这些池中的应用程序，并允许抢占在池中运行的应用程序。
我自己也观察到了这种行为，但是我目前正在处理一个小集群，只有两个节点(m3.xlarge在EMR上)和一个主节点(r3.xlarge)。我看到的是，如果我提交多个星火应用程序(对spark-submit的不同调用)，当我在EMR上查找我的资源管理器时，所有的应用程序都会被接受，但一次只运行一个。
现在，这可能是因为我阅读的文件大约是2GB，而且我的资源已经用完了。我还尝试使用Spa
浏览 10提问于2017-10-31得票数 0
1回答
关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 277提问于2022-03-08
1回答
如何在AWS中运行计划作业？
amazon-web-services、amazon-cloudwatch、aws-batch
在我的应用程序中，我需要运行一个fargate作业(Job1)，它循环通过一个特定的任务并调用fargate Job(Job2)的多个任务。因此，我想知道将整个操作作为计划任务运行的可能方法是什么？我尝试使用2个容器创建ECS集群，并使用云监视事件调度job1和job2的运行。但我想知道AWS Batch的用途是什么？它是云手表活动的替代方案吗？请提出你的想法
浏览 8提问于2021-05-25得票数 2
1回答
AWS数据管道配置了运行Spark的EMR集群
amazon-web-services、amazon-emr、amazon-data-pipeline
有人能帮帮忙吗？我正试图做到这一点；我无法从AWS控制台的Data Pipeline配置中创建带有Spark安装的EMR环境。我选择“在EMR集群上运行作业”，EMR集群总是默认使用Pig和Hive创建，而不是Spark。
我知道我可以像这里说的那样选择Spark作为引导程序操作，但当我这样做时，我会收到这样的消息: Name: xxx.xxxxxxx.processing.dp
使用模板构建:在弹性MapReduce集群上运行作业
参数: EC2密钥对(可选)：xxx_xxxxxxx_emr_key EMR步骤：
spark-submit --deploy-mode集群s3://xxx.xx
浏览 1提问于2017-01-13得票数 1
1回答
spark executors是如何创建的？
apache-spark、pyspark
我正在试图理解spark executors是如何推出的，是由谁推出的。我的理解是，Driver将负责一切，特别是SparkSession.builder将创建到集群管理器和执行器的连接。似乎构建器也会配置执行器。这是否意味着执行器在builder.getOrCreate()期间由驱动程序启动
builder.config("spark.executor.cores", 5)
builder.config("spark.executor.memory", "1g")
浏览 1提问于2021-02-25得票数 0
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