Spark-Shellは1GBのエグゼキュータメモリで毎回起動します

hbenner

Spark-Shellを実行するときに問題が発生します。毎回次のエラーメッセージが表示されます。

必要なエグゼキュータメモリ(1024 + 384 MB)が、このクラスタの最大しきい値(1024 MB)を超えています!

問題を解決するために次の手順を実行しましたが、結果はありませんでした。

  1. 糸.scheduler.maximum-allocation-mbを8GBに設定する
  2. パラメータexecutor-memoryを使用してspark-shellを開始します

奇妙なことに、サービスの再起動後、スパークシェルは1回だけ機能します。この後、spark-shellが正しいexecutor-memoryをロードしません。毎回1GBから始まります

誰かが私が問題を解決するのを手伝ってくれることを願っています。

敬具

hbenner89

Tushar adeshara

私は同じ問題に直面し、エグゼキュータメモリを512MBに減らして動作しました。プログラムには512MBで十分であると想定しています。

spark-submit --proxy-user spark  --master yarn --deploy-mode client  --name pi --conf "spark.app.id=pi"  --driver-memory 512M  --executor-memory 512M pi.py

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