Yarn在Spark On Yarn或者其他场景任何需要用到Yarn来提供计算资源的场景中为什么要用vcore这个概念代替physical core来分配cpu core的数量？
这是因为集群中可能不是所有的机器都是同一种规格的，有的cpu处理能力强，有的弱。假设性能强的一个physical core计算能力相当于弱的3倍，这个时候，可以指定处理能力强的那个cpu一个physical core为3个vcore，而弱的一个physical core为1个vcore，分配资源的如果需要提供6个vcore，那计算能力强的那个只需要提供2个physical core即可，达到了负载均衡的效果，更加合理的利用了资源。
Spark-on-YARN 1. 官方文档 [http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html][h
Spark On YARN内存分配 时间 2015-06-09 00:00:00 [JavaChen's Blog][JavaChen_s Blog] 原文 [
[Spark On YARN内存分配][Spark On YARN] 原文地址： http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-
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说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN有两种模式： `yarn-client`模式、`yarn-cluster`模式。 当
问题描述 在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。 在$SPARK\_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数
一、Spark On YARN 动态资源 利用Spark的动态资源机制可以增加队列的利用率，减少空置，占用的无效使用。 原理： 考虑如下场景： 在Spark On
Spark on yarn的 两种运行模式和运行原理 一 回顾—spark和mapreduce区别 在MapReduce中，计算的最上层单元是是job，系统加载数据，执行一
问题导读 1. Spark On Yarn 下executor-memory 参数如何生效？ 2. Cluster 和 Client 模式中 内存开销的区别？ 3.
Yarn在Spark On Yarn或者其他场景任何需要用到Yarn来提供计算资源的场景中为什么要用vcore这个概念代替physical core来分配cpu core的数量
淩亂°似流年
「爱情、让人受尽委屈。」
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