Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Consideraciones sobre el ajuste de trabajos En los ejecutores de Spark, el protocolo de S3-optimized confirmación EMRFS consume una pequeña cantidad de memoria por cada archivo escrito al intentar realizar una tarea hasta que la tarea se confirme o cancele. En la mayoría de los trabajos, la cantidad de memoria consumida es insignificante. En los controladores Spark, el protocolo de S3-optimized confirmación EMRFS requiere memoria para almacenar la información de los metadatos de cada archivo confirmado hasta que el trabajo se confirme o se cancele. En la mayoría de los trabajos, la configuración de memoria predeterminada del controlador de Spark es insignificante. En los trabajos que tienen tareas de ejecución prolongada y que escriben un gran número de archivos, la memoria que consume el protocolo de confirmación puede ser apreciable y requerir algunos ajustes de la memoria asignada a Spark, especialmente a los ejecutores de Spark. Puede ajustar la memoria mediante la propiedad `spark.driver.memory` para los controladores de Spark y la propiedad `spark.executor.memory` para los ejecutores de Spark. Como pauta general, una sola tarea que escribe 100 000 archivos, normalmente requerirá 100 MB de memoria adicionales. Para obtener más información, consulte [Application properties](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#application-properties) en la documentación de configuración de Apache Spark.