cores

spark executor-cores参数并未对vcores生效的原因分析

/53187421虽然目前大多数平台内置Application在提交时，只配置了–num-executors和–executor-memory参数，但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores
just_fuck·2018-01-03 17:15

SPARK提交job的几种模式

#otheroptions\[application-arguments]几个常见的例子#Runapplicationlocallyon8cores.
小牛学堂2019·2017-10-31 11:43

spark性能调优都有哪些方法

classcn.spark.sparkTest.WC\--masteryarn-client\--driver-mamory2G\--num-excutor3\--excutor-mamory4g--excutor-cores3
小牛学堂2019·2017-10-30 15:15

virt-install命令参数

MEMORY以MB为单位为客户端事件分配的内存--vcpus=VCPUS配置来宾账户的虚拟CPU(vcpu)数量，如：--vcpus5--vcpus5,maxcpus=10--vcpussocket=2,cores
ChenVast·2017-08-25 19:57

Spark Core 调优指南

1体系体系2配置资源分配num-executors：executor的个数executor-cores：cpucore的两倍executor-memory：每个executor的内存大小driver-memory
_和_·2017-08-19 15:29

spark-submit运行jar包脚本命令

spark-submit文件的目录目录/spark-submit--masterspark://192.168.172.10:7077--executor-memory2g--total-executor-cores10
heart_java·2017-08-14 15:48

yarn模式运行spark作业所有属性详解

下面简单介绍一下这些常用的调优参数属性名称默认值含义spark.yarn.am.memory512mclient模式下，YARNApplicationMaster使用的内存总量spark.yarn.am.cores1client
ChinaUnicom110·2017-08-01 10:15

cocoapod - CoreSimulator detected Xcode.app relocation or CoreSimulatorService version change.

iOS]unknown:Encounteredanunknownerror(765:unexpectedtokenat'2017-07-2514:04:44.234simctl[8142:392095]CoreS
大L君·2017-07-25 14:04

搭建CEPH测试环境

搭建CEPH测试环境环境硬件环境：-单机（虚拟机）-CPU8cores-MEM32G-DISK3x100G软件环境：-Centos7x64-数据盘/dev/sdb1/data1xfs-数据盘/dev/sdc1
_xingzhe_·2017-06-21 12:20

Spark任务卡死

client模式正常运行，cluster模式卡死spark-env.sh里的配置SPARK_MASTER_PORT=7077SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080SPARK_WORKER_CORES
kequanjade·2017-06-17 14:30

spark 提交参数设置

executor-memory4G~8Gnum-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量,这个量是不能超过队列的最大内存量的3.executor-cores2
diannao720·2017-06-16 11:19

C++ 多线程处理求和问题

OK现在就直接先把代码贴出来吧PS：由于每个人的电脑的CPU核数都不同，我的电脑就是一台很烂的笔记本（双核，除了打代码和扫雷没什么其他东西），众所周知，并行的时候如果线程超过cores会引起频繁的上下文切换
codedoctor·2017-06-09 21:35

Spark-shell批量命令执行脚本

/bin/bashsource/etc/profileexec$SPARK_HOME/bin/spark-shell--queuetv--namespark-sql-test--executor-cores8
小蜗牛也有梦想·2017-05-20 09:02

solr中的reload

action=RELOAD&name=xx，其中xx是集合的名字；最近发现还有core的reload，即：ip:port/solr/admin/cores?
suichangkele·2017-05-06 16:00

solr中的reload

action=RELOAD&name=xx，其中xx是集合的名字；最近发现还有core的reload，即：ip:port/solr/admin/cores?
suichangkele·2017-05-06 16:00

关于spark Executor OOM的问题引发的联想

最近被问到executorOOM如何处理的问题，一开始想可以调整spark.executor.cores的大小，因为每个executor中多个task是共享同一个heap的大小的，spark中资源的分配是以
jiangda_0_0·2017-04-07 23:27

spark-streaming数据量从1%提升到全量实战

架构背景spark参数优化提高executor-cores大小调整executor-memorynum-executors设置首次处理减压策略x消息队列bug规避PHP端限制处理Action1的处理速度从
Q博士·2017-03-29 15:58

Redis 中spark参数executor-cores引起的异常解决办法

Redis中spark参数executor-cores引起的异常解决办法报错信息Unexpectedendofstream16/10/1116:35:50WARNTaskSetManager:Losttask63.0instage3.0
DoctorQ·2017-03-28 15:44

netty vs jetty

阅读更多对比版本netty4.1,jetty9.31.socket连接处理jetty使用AbstractConnector.Acceptor来处理连接,线程数=Math.max(1,Math.min(4,cores
yuancihang·2017-03-23 20:00

Spark调优总结

1、调整分配excutormemory-num-executors100--executor-cores4--driver-memory6g--executor-memory6g首先先将参数调大一点，然后程序跑通过后
Evankaka·2017-03-21 08:34

Linux下大数据常用执行应用脚本

nameSSPNginxStreaming--classcom.donews.ssp.streaming.NginxStreaming--masteryarn-cluster--driver-memory2G--driver-cores2
silentwolfyh·2017-02-13 09:12

Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数

proc/cpuinfo| grep"physical id"| sort| uniq| wc -l# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat /proc/cpuinfo| grep"cpu cores
shijiaoliang·2017-01-13 09:11

spark 作业提交与hdfs调用

.*:7077--executor-memory2G--total-executor-cores
汪酱0110·2017-01-10 13:52

spark 应用程序性能优化经验

配置executor的数量--driver-memory100m\配置driver的内存（影响不大）--executor-memory100m\配置每个executor的内存大小--executor-cores3
里冲·2017-01-05 13:15

ubuntu14.04 硬件型号查询

cat/proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq2、主板型号：SUPERMICROX9SRL-Fsudo 
da_yun·2017-01-03 11:19

JVM调优executor堆外内存和 连接时长

classcom.hulb.sparkstudy.WordCount\--num-executors80\--driver-memory6g\--executor-memory6g\（80*6=480G内存）--executor-cores3
唐予之_·2016-12-11 13:11

Spark 提交任务详解

classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1
AlferWei·2016-12-09 17:32

Spark相关参数

应用配置参数名称默认值描述spark.app.name无应用名称，在UI和日志中使用spark.driver.cores1在cluster模式中有效，driver进程使用的core数量spark.driver.maxResultSize1Gspark
lcjasas·2016-11-30 10:38

kvm-virsh使用

https://launchpad.net/cirros/+download//可以下载别人已经安装好的镜像文件，就是一个已经安装好的ios很小，也就9Mqemu-kvm-name"cirros"-smp4,cores
名天520·2016-11-13 21:45

m维空间里n个点每点最近的第k个点的距离

资源配置为：executor-cores:6,executor-memory:10G。 
rongyongfeikai2·2016-11-12 00:00

转：spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率

在我的测试过程中，如果没有设置spark.default.parallelism参数，spark计算出来的partition非常巨大，与我的cores非常不
Feeling·2016-09-08 13:00

Spark JobServer 安装使用

num-cpu-cores=4&memory-per-node=512m'以上的Po
UnionIBM·2016-08-31 14:00

写了一个web os脚手架

预览地址在这里：http://thx.github.io/magix-os/项目地址在这里：https://github.com/thx/magix-os介绍下目录结构核心目录cores主要是构成webos
行列·2016-08-05 00:00

spark sql基本使用方法介绍

impala中的数据，一、启动方法/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql--masterspark://master:7077--total-executor-cores10
山鹰的天空·2016-07-22 10:20

spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率

在我的测试过程中，如果没有设置spark.default.parallelism参数，spark计算出来的partition非常巨大，与我的cores非常不搭。
奔跑-起点·2016-07-21 17:09

从Spark 架构中透视Job

spark-shell中默认情况下没有任何的Job默认的资源分配方式：在每个Worker上为当前程序分配一个ExecutorBackend进行，且默认情况下会最大化的使用Cores和Memory在一个Executor
sundujing·2016-05-13 23:00

Spark Top N

基本TopN（Scala版）packagecom.dt.spark.cores.scala importorg.apache.spark.
sundujing·2016-05-13 23:00

Study Note: Optimization in MapReduce

对于之前提到的manycores和multi-cores而言，最大的局限在于内存都是有限的。云计算完美解决了这个问题（用分割数据的方法）。 
Firehotest·2016-05-12 01:00

第5课：基于案例一节课贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

通过以下案例切入对SparkStreaming流计算框架的运行源码的解读：package com.dt.spark.cores import org.apache.spark.SparkConf import
龚湄燕·2016-05-08 14:28

HoloLens开发

TheHomeeditiondoesnotsupportHyper-V.InstallingtheHoloLensEmulatorwillfailontheHomeedition)64-bitCPUCPUwith4cores
ZoeyyeoZ·2016-05-08 12:00

Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量

具体看例子：//创建一个RDD，默认分区15个，因为我的spark-shell指定了一共使用15个CPU资源//–total-executor-cores15rdd1parititons//统
ZyZhu·2016-05-06 13:07

shark安装

slaveshadoop1hadoop2hadoop3//spark-env.shexportSPARK_MASTER_IP=hadoop1exportSPARK_MASTER_PORT=7077exportSPARK_WORKER_CORES
泡海椒·2016-05-03 20:00

Linux下cpu信息查看

CPU的个数（查看每个物理CPU中core的个数-即核数）#cat/proc/cpuinfo|grep"processor"|wc-l3、查看CPU是几核#cat/proc/cpuinfo|grep"cores
BabyFish13·2016-04-29 18:36

Linux下cpu信息查看

CPU的个数（查看每个物理CPU中core的个数-即核数）#cat/proc/cpuinfo|grep"processor"|wc-l 3、查看CPU是几核#cat/proc/cpuinfo|grep"cores
BabyFish13·2016-04-29 18:00

Linux杂项

1.设置输出coredump文件的路径模板echo"/home/cores/core-%e-%p-%t"＞/proc/sys/kernel/core_pattern%e标示exe%p标示pid%t标示发生时间使用
erlang_hell·2016-04-21 11:00

查询服务器基本硬件配置信息

"physical id" | sort | uniq | wc -l2查看服务器单CPU核心数量[root@localhost ~]#  cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores
wenhan818·2016-04-10 15:46

SolrCloud:根据Solr Wiki的译文

Nodes,Cores,ClusterandLeadersNodesandCores在SolrCloud中，一个node就是一个JVM运行Solr的实例，通常称之为server。
u011181792·2016-03-31 13:00

[置顶] Spark配置文件详解

jdk1.7.0_67-cloudera exportSPARK_MASTER_IP=10.130.2.20#1 exportSPARK_MASTER_PORT=7077 exportSPARK_WORKER_CORES
u010850027·2016-03-19 13:00

spark,scala

    --class scala.line    --num-executors40    --driver-memory6g    --executor-memory6g    --executor-cores6
nywsp·2016-03-17 14:00

[linux]查看机器有几个cpu，是否支持64位

|sort|uniq|wc-l 2.查看逻辑CPU的个数#cat/proc/cpuinfo|grep"processor"|wc-l 3.查看CPU是几核#cat/proc/cpuinfo|grep"cores
陈继松·2016-03-16 10:24
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他