| spark.yarn.am.memory |
512m |
client模式下，YARN Application Master使用的内存总量 |
| spark.yarn.am.cores |
1 |
client模式下，Application Master使用的cpu数量 |
| spark.driver.cores |
1 |
cluster模式下，driver使用的cpu core数量，driver与Application Master运行在一个进程中，所以也控制了Application Master的cpu数量 |
| spark.yarn.am.waitTime |
100s |
cluster模式下，Application Master要等待SparkContext初始化的时长; client模式下，application master等待driver来连接它的时长 |
| spark.yarn.submit.file.replication |
hdfs副本数 |
作业写到hdfs上的文件的副本数量，比如工程jar，依赖jar，配置文件等，最小一定是1 |
| spark.yarn.preserve.staging.files |
false |
如果设置为true，那么在作业运行完之后，会避免工程jar等文件被删除掉 |
| spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms |
3000 |
application master向resourcemanager发送心跳的间隔，单位ms |
| spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval |
200ms |
application master在有pending住的container分配需求时，立即向resourcemanager发送心跳的间隔 |
| spark.yarn.max.executor.failures |
executor数量*2，最小3 |
整个作业判定为失败之前，executor最大的失败次数 |
| spark.yarn.historyServer.address |
无 |
spark history server的地址 |
| spark.yarn.dist.archives |
无 |
每个executor都要获取并放入工作目录的archive |
| spark.yarn.dist.files |
无 |
每个executor都要放入的工作目录的文件 |
| spark.executor.instances |
2 |
默认的executor数量 |
| spark.yarn.executor.memoryOverhead |
executor内存10% |
每个executor的堆外内存大小，用来存放诸如常量字符串等东西 |
| spark.yarn.driver.memoryOverhead |
driver内存7% |
同上 |
| spark.yarn.am.memoryOverhead |
AM内存7% |
同上 |
| spark.yarn.am.port |
随机 |
application master端口 |
| spark.yarn.jar |
无 |
spark jar文件的位置 |
| spark.yarn.access.namenodes |
无 |
spark作业能访问的hdfs namenode地址 |
| spark.yarn.containerLauncherMaxThreads |
25 |
application master能用来启动executor container的最大线程数量 |
| spark.yarn.am.extraJavaOptions |
无 |
application master的jvm参数 |
| spark.yarn.am.extraLibraryPath |
无 |
application master的额外库路径 |
| spark.yarn.maxAppAttempts |
/ |
提交spark作业最大的尝试次数 |
| spark.yarn.submit.waitAppCompletion |
true |
cluster模式下，client是否等到作业运行完再退出 |