Published on2026년 11월 2일EMR YARN 큐 설정: Capacity Scheduler와 Spark ACCEPTED 대기 진단sparkawsemryarnperformanceai-generatedEMR YARN 큐 설정과 Spark ACCEPTED 대기 원인을 정리한다. 큐 용량·AM 한도·사용자 제한·노드 라벨을 확인하고, 자원 할당 대기와 Executor 메모리 초과 종료를 구분해 진단한다.
Published on2026년 10월 16일EMR Spark 이벤트 로그 누적으로 History Server가 느려지고 OOM이 발생했을 때sparkawsemrmemoryperformanceai-generatedEMR에서 이벤트 로그 누적과 함께 History Server 조회 지연·OOM을 겪은 사례를 바탕으로, 로그 보관 정책과 rolling, -Xmx1g 힙 조정을 함께 살펴본다.
Published on2026년 9월 21일EMR Livy 세션 생성과 타임아웃: starting 대기·실패 진단sparkawsemryarnpysparkai-generatedEMR Livy 세션 생성 방법과 starting 대기·생성 실패·타임아웃을 진단한다. REST API의 세션 상태와 YARN app ID, 로그를 연결해 확인하고 세션 재사용과 리소스 정리 방법을 설명한다.
Published on2026년 9월 21일Spark on EMR의 ApplicationMaster — Driver 관계, 메모리, 대기와 재시도sparkawsemryarnmemoryperformanceai-generatedYARN ApplicationMaster와 Spark Driver의 관계를 cluster·client 모드별로 정리하고, EMR에서 AM 메모리·동시 실행 한도·노드 라벨·장애 재시도를 진단하는 방법을 설명한다.
Published on2026년 9월 15일EMR YARN Node Label Expression — CORE·TASK와 Distributed·Centralized 모드sparkawsemryarnperformancememoryai-generatedAmazon EMR의 YARN Node Label 설정과 관리 방식을 정리하고, AM과 Executor가 Core에 몰려 Task 메모리는 남는데 새 AM을 띄우지 못했던 사례를 다룬다.
Published on2026년 9월 8일YARN Capacity Scheduler와 Fair Scheduler 비교sparkawsemryarnperformanceYARN 스케줄러의 종류와 Capacity Scheduler 및 Fair Scheduler의 차이를 살펴본다. 큐 자원 배분 방식과 Used Capacity 및 Fair Share를 운영 화면에서 읽는 방법을 비교한다.