• 当在YARN上运行Spark作业，每个Spark executor作为一个YARN容器运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行。

以下参数配置为例子：

spark-submit

--master yarn-cluster   　　　　#使用集群调度模式(一般使用这个参数)

--num-executors  132      　　 # executor 数量

--executor-cores  2        　　　#设置单个executor能并发执行task数，根据job设置，推荐值2-16 （这里不是指CPU数，集群不限制CPU使用）

--driver-memory 4g  　　　　　#driver的内存大小，推荐值2-6G，不宜太大

--executor-memory 6g  　　　 #单个executor的内存大小，根据job需求以及并发数设置，最大不要超过30G

。。。

• 公式：

1、containers的最大值就是spark 设置的 num-executors值 ;

2、实际占用的总的vcores≈（executor-cores）*containers（实际executors）

3、内存计算公式：((实际占用的总的containers)*(executor-memory+512M))+(driver-memory)。

• 以下是我实际执行的情况：

submit.sh

#!/bin/shspark-submit --master yarn-cluster --class MyMain --num-executors 132 --executor-cores 2 --driver-memory 4g --executor-memory 6g xxx.jar

yarn resoruce manager监控的资源占用结果：

 基本上按照上边公式。

参考资料：

Spark On YARN内存分配 https://yq.aliyun.com/articles/25468

spark on yarn - job提交重要参数说明：http://www.tuicool.com/articles/7vuu22b

spark-submit提交参数设置:http://www.cnblogs.com/gnool/p/5643595.html

Spark on Yarn：任务提交参数配置