spark.executor.memory는 Apache Spark의 설정 옵션 중 하나로, Spark 애플리케이션의 각 executor 프로세스에 할당되는 메모리를 설정하는 데 사용됩니다. Executor는 Spark 애플리케이션에서 병렬 처리를 수행하는 컴포넌트이며, 데이터와 작업 처리를 담당합니다.
spark.executor.memory를 사용하여 적절한 메모리 할당량을 설정하면 Spark 애플리케이션의 성능과 안정성이 향상될 수 있습니다. 설정값이 너무 작으면 실행 중인 작업이 충분한 메모리를 갖지 못해 성능이 저하되거나, executor가 종료되는 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 반면, 설정값이 너무 크면 전체 클러스터의 메모리 사용량이 높아져 다른 애플리케이션에 영향을 줄 수 있습니다.
spark.executor.memory 설정값은 기본적으로 문자열 형식으로 지정되며, 메모리 단위로 표시됩니다.
예를 들어, 각 executor에 4GB의 메모리를 할당하려면 spark.executor.memory 값을 "4g"로 설정할 수 있습니다. 이외에도 "k"(킬로바이트), "m"(메가바이트) 및 "g"(기가바이트)와 같은 메모리 단위를 사용하여 원하는 메모리 크기를 지정할 수 있습니다.
Spark 애플리케이션을 실행할 때 spark.executor.memory 설정을 지정하려면, 다음과 같은 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.
- 스파크 설정 파일(spark-defaults.conf)에 해당 설정을 추가하여 애플리케이션 전체에 적용할 수 있습니다. 예를 들어,spark-defaults.conf 파일에 다음과 같은 행을 추가하면 됩니다.
spark.executor.memory 4g
- 스파크 애플리케이션을 실행할 때 명령행 인수로 설정 값을 전달할 수 있습니다. 예를 들어,spark-submit명령을 사용하는 경우 다음과 같이 설정할 수 있습니다
./bin/spark-submit --conf spark.executor.memory=4g --class your.main.class --master your.master.url path/to/your/app.jar
위 예제에서 your.main.class는 애플리케이션의 메인 클래스 이름을, your.master.url은 Spark 마스터의 URL을, 그리고 path/to/your/app.jar는 애플리케이션 JAR 파일의 경로를 나타냅니다.
- 코드 내에서 SparkConf 객체를 사용하여 설정 값을 지정할 수도 있습니다. Python (PySpark)을 사용하는 경우 다음과 같이 설정할 수 있습니다.
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MyApp").set("spark.executor.memory", "4g")
sc = SparkContext(conf=conf)Scala나 Java를 사용하는 경우에도 비슷한 방법으로 SparkConf 객체를 사용하여 설정 값을 지정할 수 있습니다.
적절한 spark.executor.memory 설정값을 선택하는 것은 애플리케이션의 성능과 안정성에 중요한 영향을 미치므로, 애플리케이션의 요구사항과 클러스터의 메모리 사용량을 고려하여 최적의 값을 찾아야 합니다. 성능 튜닝을 위해 Spark 애플리케이션을 실행하면서 다양한spark.executor.memory 설정값을 실험해보는 것이 좋습니다. 이렇게 함으로써, 애플리케이션의 성능을 최적화하고 메모리 사용량을 최소화할 수 있는 최적의 설정값을 찾을 수 있습니다.
또한 spark.executor.memory 외에도 다른 설정들을 조정하여 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 설정값들을 고려해볼 수 있습니다:
- spark.executor.cores: 각 executor가 사용하는 CPU 코어 수를 설정합니다. 적절한 코어 수를 할당하면 CPU 사용량을 최적화하고 병렬 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- spark.driver.memory: Spark 드라이버 프로세스에 할당되는 메모리를 설정합니다. 드라이버는 애플리케이션의 전반적인 제어를 담당하므로 충분한 메모리를 할당해야 합니다.
- spark.executor.instances: 클러스터에서 실행되는executor의 총 개수를 설정합니다. 이 값을 조절하여 전체 병렬 처리 능력을 높이거나 낮출 수 있습니다. 적절한 executor 수를 설정하면 처리 성능과 리소스 사용률을 최적화할 수 있습니다.
- spark.default.parallelism: Spark 애플리케이션에서 사용하는 기본 병렬 처리 단위를 설정합니다. 이 설정값은 특히 트랜스포메이션 연산에서 사용되는 파티션의 수에 영향을 줍니다. 적절한 병렬 처리 단위를 선택하면 처리 속도와 리소스 사용률을 최적화할 수 있습니다.
- spark.memory.fraction 및 spark.memory.storageFraction: 이 두 설정값은 Spark 메모리 관리에 사용되며, 스토리지 및 실행 메모리를 어떻게 분할할지 제어합니다. 이 설정값들을 조정하여 애플리케이션의 메모리 사용 패턴에 맞게 메모리 리소스를 최적화할 수 있습니다.
이러한 설정값들은 애플리케이션의 성능과 메모리 사용률에 큰 영향을 미치므로, 애플리케이션의 요구 사항에 따라 적절한 값을 선택하는 것이 중요합니다. 성능 튜닝 과정에서 여러 설정값들을 실험해 보고, 최적의 설정값 조합을 찾아 애플리케이션의 성능과 안정성을 극대화할 수 있습니다.
