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简述Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些 ？

参考答案：

Spark的yarn-cluster模式涉及多个关键参数，这些参数用于优化集群的性能和资源管理。以下是一些主要的参数：

  1. --executor-cores：指定每个executor使用的核心数。这可以根据集群规模和任务需求进行调整，建议值通常在3到5之间。
  2. --num-executors：设置executor的数量。这取决于集群的总可用核心数以及每个executor分配的核心数。通过计算总可用核心数除以每个executor的核心数，可以确定适当的executor数量。
  3. --executor-memory：为每个executor分配的内存量。这应基于集群的总可用内存以及executor的数量进行设定。
  4. --driver-memory：为driver进程分配的内存量。这通常是一个相对较小的值，因为driver主要负责任务的调度和协调，而不是实际的数据处理。

此外，YARN的配置参数也影响Spark在yarn-cluster模式下的运行。例如，yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数控制每个nodemanager分配的内存，即YARN在该节点上可使用的物理内存总量。这个值应根据节点的实际内存大小进行设置，以确保YARN能够充分利用可用资源。

请注意，具体的参数值应根据集群的硬件配置、任务需求以及资源利用率进行调整。同时，建议查阅Spark和YARN的官方文档以获取更详细的信息和最佳实践建议。