Apache spark 火花与纱线的资源配置

我正在使用Zeppelin 0.7.3和Spark 2.3的纱线客户端模式。 我的设置是：

火花：

spark.driver.memory             4096m
spark.driver.memoryOverhead         3072m
spark.executor.memory           4096m
spark.executor.memoryOverhead           3072m
spark.executor.cores                3
spark.executor.instances            3

纱线：

我不太明白纱线分配的内存量。考虑到这些设置， 我假设纱线将保留（4096+3072）*4m=28672m。然而，看起来 spark.executor.memoryOverhead选项被忽略（我还尝试了spark.Thread.executor.memoryOverhead） 没有效果）。因此，最低384m被分配为间接费用。作为最低分配 设置为1024m，我们得到（4096+3072）*1m+（4096+1024）*3m=22528m，其中第一项为 驱动程序和第二项汇总执行器内存

为什么只分配了4个CPU vCore，尽管我要求了更多，而且最小分配是 设置为2，我需要更多的内核？在查看应用程序主控程序时，我发现以下执行者：

在这里，执行器实际上每个都有3个核心。我如何知道哪个值是正确的或什么 我失踪了吗

我尝试了一些设置，在Thread客户端模式下，我应该使用如下选项 spark.Thread.am.存储器或spark.Thread.am.磁芯。然而，这些似乎被纱线忽略了。 为什么会这样？此外，在客户机模式下，驱动程序应该在外部运行 一种纱线。为什么资源仍在纱线中分配？我的齐柏林飞艇在同一台机器上运行 作为一名工人

One spark应用程序有三个角色：驱动程序、应用程序主程序和执行程序

在客户机模式（部署模式之一）中，驱动程序本身不向Thread请求资源，所以我们有一个应用程序主程序，三个执行器，Thread必须分配哪些资源。所以我认为spark会要求（4G+3G）*3用于三个执行器，1G用于am。因此

分配的内存将减少22GB（22528MB）

至于核心编号，我认为Spark UI给出了正确的答案，因为我的经验

Minimum allocation: memory:1024, vCores:2
Maximum allocation: memory:9216, vCores:6
The application started by Zeppelin gets the following resources:
Running Containers      4
Allocated CPU VCores        4
Allocated Memory MB 22528