Apache Hadoop YARN 是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
我也遇到了同样问题,请问解决了吗?
如果是fair scheduler的话,本身在调度时会对nodemanegr的资源进行排序,资源使用越少其调度优先级越高。但是在分配任务时,每个container的资源申请量又不一致,这样就会导致一些节点的利用率较高,一些较低。但总体策略是资源使用率越低的nm,会优先分配
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8"