Spark Executor

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-executor.cfg放置在该目录下。

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Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。

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在Spark项目中，GraphX是一个重要的组件，它提供了图形和图算法的并行计算能力。

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