spark配置worker节点数量

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在Spark

内存管理 属性名 默认值 含义 spark.memory.fraction 0.75 堆内存中用于执行.混洗和存储(缓存)的比例.这个值越低,则执行中溢出到磁盘越频繁,同时缓存被逐出内存也更频繁.这个配置的目的,是为了留出用户自定义数据结构.内部元数据使用的内存.推荐使用默认值.请参考this description. spark.memory.storageFraction 0.5 不会被逐出内存的总量,表示一个相对于 spark.memory.fraction的比例.这个越高,那么执行混洗等

Spark配置 Spark有以下三种方式修改配置: Spark properties (Spark属性)可以控制绝大多数应用程序参数,而且既可以通过 SparkConf 对象来设置,也可以通过Java系统属性来设置. Environment variables (环境变量)可以指定一些各个机器相关的设置,如IP地址,其设置方法是写在每台机器上的conf/spark-env.sh中. Logging (日志)可以通过log4j.properties配置日志. Spark属性 Spark属性可以控制

问题描述 lin@lin-Wenxiang-E520:/opt/data01/spark-1.3.0-bin-2.6.0-cdh5.4.0$sbin/start-slave.shstartingorg.apache.spark.deploy.worker.Worker,loggingto/opt/data01/spark-1.3.0-bin-2.6.0-cdh5.4.0/sbin/../logs/spark-lin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--l

  故障现象: VNXe3150存储一台,配置为6块NL-SAS 2T硬盘.在使用过程中发现空间不够,需要扩容.预想再购买4块同样型号的NL-SAS 2T硬盘,组成raid5使用,但是却一直无法找到这新增的4块硬盘. 原因分析: 此款产品配置的最大特点就是其raid模式.相对直白的描述就是:系统已经固化其硬盘的raid方式,会自动识别硬盘的型号和数量,并自动而强制性的使用固定的raid划分方式.具体请参考以下表格: 解决方案: 查看相关文档资料后确认.这种NL-SAS硬盘,系统会强制使用Raid

系统:centos 5.x 1.安装ngx_http_realip_module 只需要在编译nginx的时候,加上--with-http_realip_module这项参数就可以了. 2.配置CloudFlare节点ip  代码如下 复制代码 vi /etc/nginx/nginx.conf  //写在http区域里 ipv4: set_real_ip_from   199.27.128.0/21; set_real_ip_from   173.245.48.0/20; set_real_ip

问题描述 各位大牛,本人初学者,想请教下openstack如何配置计算节点,在dashboard中怎么管理?

在 IBM® http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13387.html">WebSphere® Message Broker 中,Trace 节点用于日志记录,但它有两个限制: 它没有可配置的日志级别. 它无法扩展到其他目标. 来自 Apache Software Foundation 的著名的开源 Log4j 日志框架为基于 Java 的应用程序消除了这两个限制.WebSphere Message Broker IAM3 SupportPac

相似度计算在信息检索.数据挖掘等领域有着广泛的应用,是目前推荐引擎中的重要组成部分.随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长,对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈.在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销,导致性能低下.我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想,大大降低了网络数据传输量:并通过在系统层次对Spark的改进优化,使其可以稳定地扩展至上千台规模.本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例,通过实