如何在独立的火花中将处理限制为指定数量的核心答案

【问题标题】：How to restrict processing to specified number of cores in spark standalone如何在独立的火花中将处理限制为指定数量的核心
【发布时间】：2015-04-30 14:15:07
【问题描述】：

我们已尝试使用各种设置组合 - 但 mpstat 显示所有或大部分 cpu 始终在使用（在单个 8 核系统上）

以下已尝试：

将主人设置为：

local[2]

发送

conf.set("spark.cores.max","2")

在火花配置中

也使用

--total-executor-cores 2

和

--executor-cores 2

在所有情况下

mpstat -A

显示所有 CPU 都在使用 - 而不仅仅是主机。

所以我现在很茫然。我们确实需要将使用限制为指定数量的 cpu。

【问题讨论】：

spark UI 上显示了什么？？
@sb' spark UI 目前不可用：系统管理员正在处理该问题。下周准备好后我会回到这里。
spark gui 显示正确的核心数。但是该设置不起作用：正在使用所有内核。

标签： scala apache-spark

【解决方案1】：

我在内存大小方面遇到了同样的问题，我想增加它，但以上都没有对我有用。基于this user post，我能够解决我的问题，我认为这也适用于核心数量：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# In Jupyter you have to stop the current context first
sc.stop()

# Create new config
conf = (SparkConf().set("spark.cores.max", "2"))

# Create new context
sc = SparkContext(conf=conf)

希望这对您有所帮助。如果你已经解决了你的问题，请把你的解决方案作为这篇文章的答案发送给我们，这样我们都可以从中受益:)

干杯

【讨论】：

+1 for spark.cores.max - 仅供参考，如果使用 spark-submit，您应该能够使用以下命令从命令行指定：--conf spark.cores.max=2
如原始帖子所示，这些在standalone 模式下没有任何影响。我认为您没有独立运行。这没有回答最初的问题，实际上重复了那里已经包含的信息。
@javadba 这不是一个答案，但可以作为问题的更新添加或作为评论发布。
这是在原始问题conf.set("spark.cores.max","2") 中。此外，您不会因为“我的答案被否决”而对另一个答案投反对票。
这不是我的意图，并且已经将其标记为不是答案。如果您认为我的回答不可接受并且没有提供任何有用的信息，也非常欢迎您这样做。毕竟，正如我所提到的，它在其他配置方面帮助了我，这就是它发布在这里的原因。祝你好运

【解决方案2】：

显然触发standalone 忽略 spark.cores.max 设置。该设置确实在纱线中起作用。

【讨论】：

那么你如何在独立中完成这个？
不可能。