目录前言内存池MemoryPool存储内存池StorageMemoryPool构造与属性成员申请内存释放内存内存管理器MemoryManager构造与属性成员内存管理方法总结前言我们用两篇文章的时间搞清楚了Spark存储中的“块”到底是怎么一回事，接下来我们就可以放心来看Spark Core存储子系统的细节了。前面已经提到过，Spark会同时利用内存和外存，尤其是积极地利用内存作为存储媒介。这点与
转载
2024-08-03 22:41:55
68阅读
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（
转载
2024-03-12 13:34:00
27阅读
数据内存模型JavaScript 基本数据类型的值是存放于栈内存，引用类型分别存储在栈和堆中——栈里面存的就是对象在堆中的地址，而堆里面存的是对象里的数据。通常我们会说：“name等于Joe”，但从技术上讲，name等于一个内存地址，在这个地址空间保存着 Joe 这个值。解释和执行JS运行分为：解释和执行两个阶段。解释阶段词法分析、语法分析可执行代码生成作用域规则确定在词法分析的阶段，JS引擎（如
转载
2023-07-23 07:56:47
63阅读
在做Kaggle比赛的时候，中间处理之后的训练数据有5000多万条数据，结果Spark 本地模式运行的时候，一直报出out of memory 问题。我在程序中使用了DataFrame.rdd.collect()方法。RDD的Collect()方法把RDD的数据全部放入到数组中进行返回，5000多万条数据全部放入到数组当中进行返回。当然会内存溢出。通过打印GC日志发现，Eden区域和老年代的空间使
转载
2023-08-21 13:11:42
148阅读
在spark里面，内存管理有两块组成，一部分是JVM的堆内内存（on-heap memory），这部分内存是通过spark dirver参数executor-memory以及spark.executor.memory来进行指定； 另外一部分是堆外内存（off-heap memory），堆外内存默认是
转载
2018-06-13 10:42:00
216阅读
2评论
在大数据处理的领域中，Apache Spark以其高效的内存计算模型而闻名。然而，正确理解和优化Spark的内存模型对于确保其性能至关重要。在此博文中，我将分享如何解决“Spark内存模型”相关问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南。
## 环境配置
在开始之前，我们需要设置Spark运行的环境。以下是所需的依赖项及版本：
1. **操作系统**: Ubu
目录一、概述二、堆内和堆外内存规划2.1 堆内内存2.2 堆外内存2.3 内存管理接口三、内存空间分配3.1 静态内存管理3.2 统一内存管理四、存储内存管理4.1 RDD 的持久化机制4.2 RDD 缓存的过程4.3 淘汰和落盘五、 执行内存管理5.1 多任务间内存分配5.2 Shuffle 的内存占用一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要
转载
2024-02-06 21:14:30
107阅读
1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
转载
2023-10-30 13:28:34
90阅读
1、前 言Apache Spark是目前大数据领域主流的内存计算引擎，无论是在批处理还是实时流处理方面都有着广泛的应用。我们跑作业的时候，首先要给Spark Job分配一定的资源，比如一个executor分配5G内存，有时候我们会纠结于executor的内存有多少用于了实际计算。因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。在Spark 1
转载
2023-07-28 09:01:40
90阅读
本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
转载
2023-06-19 07:05:44
169阅读
本文将对 Spark 的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark 2.2.1 进行的。为了让下面的文章看起来不枯燥，我不打算贴出代码层面的东西。文章仅对统一内存管理模块(UnifiedMemoryManager)进行分析，如对之前的静态内存管理感兴趣，请参阅网上其他文章。我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要
原创
2021-04-06 10:33:10
165阅读
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！本文将对 Spark 的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark ...
转载
2021-06-10 21:00:38
93阅读
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！本文将对 Spark 的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark ...
转载
2021-06-10 21:00:37
85阅读
ApacheSpark统一内存管理模型详解过往记忆过往记忆大数据下面代码或格式如有错乱，请访问原文https://www.iteblog.com/archives/2342.html，或点击下面阅读原文即可进入。本文将对Spark的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于ApacheSpark2.2.1进行的。为了让下面的文章看起来不枯燥，我不打算贴出代码层面的东西。文章仅对统一内存管理模块(U
原创
2021-04-02 14:53:10
314阅读
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控\
原创
2022-11-11 10:15:51
69阅读
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。由于 Dri
原创
精选
2023-01-31 09:17:08
316阅读
点赞
Spark 执行应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，Driver 负责创建 SparkContext 上下文，提交任务，task 的分发等。使用的 是静
原创
2022-07-01 17:37:01
90阅读
在利用Spark开发各类计算任务时，Executor内存的配置永远是重中之重，因此了解Spark的内存管理机制是非常有益的。 在1.6版本之前，Spark只有一种内存管理机制，即静态内存管理（StaticMemoryManager），1.6版本以后又引入了新的统一内存管理（UnifiedMemoryManager）。下面分别来看一下这两种机制的细节。静态内存管理任何一个Spark Executor
转载
2023-09-20 09:51:19
74阅读
一、Java内存模型 先来看个图这个图把Hotspot的实现放到里边，技术不精，如果有问题，大家看到了请指正。Java内存模型中规定：所有变量都存储在主内存区域，不能直接操作变量，每个线程需要将变量从主内存load到自己的工作内存中进行计算，然后save到主内存中，这个图大概就是这个意思。Java内存模型（Java Memory Model）是一个逻辑上的概念，
转载
2023-07-06 22:25:00
86阅读
Spark内存管理1、介绍spark内存管理不是通过物理或者硬件底层API实现对内存资源探测，只是通过对内存操作过程期间的字节量的变化不断更新维护的数字，通过该方式跟踪内存使用情况。spark对每个task都关联了内存的使用量，存放在了map<Long,Long>中。严格意义上讲，spark内存的管理是估算量，不是精确量。spark的内存管理主要针对的堆内内存，和离堆非堆无关。2、Sp
转载
2023-08-08 15:42:41
126阅读
