调节executor堆外内存
spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存，所以使用了堆外内存！
什么时候需要调节Executor的堆外内存大小？
当出现一下异常时：
shuffle file cannot find，executor lost、task lost，out of m
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2023-10-05 20:02:00
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由于Driver的内存管理较为简单，内存管理主要对Executor的内存管理进行探讨。一、堆内(On-Heap Memory)和堆外(Off-Heap Memory)内存规划 Executor作为一个JVM进程，Executor的内存管理建立在JVM的内存管理之上。Spark对堆内内存进行JVM内存管理，引入了堆外内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用；其中，堆外
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2023-07-28 19:12:21
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文章目录概要1. 前言2. 堆内和堆外内存2.1 堆内内存(On-heap Memory)2.1.1 堆内内存的申请与释放2.1.2 堆内内存优缺点分析2.1.3 堆内内存分区(静态方式,弃)2.1.4 堆内内存分区(统一方式,现)2.2 堆外内存(Off-heap Memory)2.2.1 堆外内存的启用2.2.2 堆外内存的优缺点2.2.3 堆外内存分区(静态方式,弃)2.2.4 堆外内存分
（一）内存管理内存管理指的是executor的内存管理。1. 内存分类--堆内存和堆外内存内存分类分为 堆内存和堆外内存。堆内存分为存储storage内存、execution运算内存、other内存。比例是6：2：2 堆内存：Executor内存管理是建立在JVM内存管理之上的。JVM内存就是堆（on-heap）内存。Spark堆JVM内存做了更加详细的划分，以充分利用堆内存。
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2023-07-28 23:03:51
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今天继续学习 Spark 的内存管理。昨天学习的是储存内存的管理，没看过的可以学习昨天的文章。【Spark】Spark 内存管理 - 存储内存今天学习执行内存的管理。执行内存主要用来存储任务在执行 Shuffle 时占用的内存，Shuffle 是按照一定规则对 RDD 数据重新分区的过程，下面分析 Shuffle 的 Write 和 Read 两阶段对执行内存的使用。1.Shuffle Wri
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2023-10-17 11:28:21
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前言写这篇文章的契机是前段时间在Flink社区大群里详细解答了一个问题。 我们每天都会与JVM堆打交道（之前哪篇文章的开头也是这个来着）。但作为大数据工程师，我们对JVM的堆外内存（off-heap memory，英文资料中也常称为native memory）应该也是非常熟悉的，Spark、Flink、Kafka等这些鼎鼎大名的大数据组件都会积极地使用堆外内存，更底层的Nett
Spark Tungsten揭秘 Day4内存和CPU优化使用今天聚焦于内存和CPU的优化使用，这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分。对过去的代码研究，我们会发现，抽象的提高，转过来会变成对CPU和内存的使用。也就是说，抽象提升，会对内存对Cpu会有很多不必要的使用，执行很多无谓的没有实际作用的操作。比如面向接口调用，就是使用了指针的指针，接口这层并没有实际的作用，可以直接跳过。
目录任务提交executor堆外内存调节连接时长 总结本篇文章记录用户访问session分析JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长。任务提交/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.ibeifeng.sparkstudy.WordCount \
--num-executors 80 \
--driver-m
1 调节Executor的堆外内存堆外内存是jvm进程中除了java堆内存占用的空间大小，包括方法区，java虚拟机 本地方法张 jvm进程本身所用的内存，直接内存等。通过spark.yarn.executor。memoryoverhead设置。单位为MB Spark底层的shuffle的传输方式是使用netty 的oio传输的，netty在进行网络传输的过程中会申请堆外
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2023-06-11 14:58:04
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executor堆外内存
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）；
可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内
1.堆外内存有哪些前面提到spark中的堆内存溢出，除了堆内存，还有堆外内存。该部分内存主要用于程序的共享库、Perm Space、 线程Stack和一些Memory mapping等, 或者类C方式allocate object.堆外内存在Spark中可以从逻辑上分成两种: 一种是DirectMemory, 一种是JVM Overhead(下面统称为off heap), 这两者在Spark中的大
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2023-08-18 16:21:45
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# 实现spark堆外内存设置
## 操作流程
1. **设置环境变量**
2. **修改spark-defaults.conf配置文件**
3. **重启Spark集群**
## 操作步骤
1. **设置环境变量**
```markdown
# 引用形式的描述信息
export SPARK_DAEMON_MEMORY=4g
export SPARK_WORKER_MEMORY=8g
本文主要译自spark官网。一，基本概述调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因：1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很
在之前的 “5分钟入门使用Alluxio的Spark缓存” 教程里(见链接1)，我们演示了如何使用Spark和Alluxio。为分享更多有关Alluxio如何增强Spark工作负载的想法和实验，本文重点介绍Alluxio如何帮助优化Spark应用程序和内存利用率。
对于不熟悉Spark的用户，在堆外内存存储数据相对直接在SparkJVM内存缓存数据的区别可能并非那么明显。为说
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2023-09-08 09:46:31
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spark的调优分为以下部分：资源优化并行度优化代码优化数据本地化内存优化spark shuffle优化调节executor堆外内存解决数据倾斜 1.资源调优
1).搭建集群
在spark安装包的conf下spark-env.sh
SPARK_WORKER_CORES
SPARK_WORKER_MEMORY
SPARK_WORKER_INSTANCE
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2023-08-23 12:50:16
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# Spark 堆外内存设置指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会发现 Spark 的堆外内存设置是一个有些复杂的过程。为了帮助你更好地理解和实现这一过程，本文将为你提供一个清晰的步骤指南，同时每一步都将附上具体的代码示例和解释。
## 实现流程
以下是设置 Spark 堆外内存的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定 Spark 的版本
一、Shuffle结果的写入和读取通过之前的文章Spark源码解读之Shuffle原理剖析与源码分析我们知道，一个Shuffle操作被DAGScheduler划分为两个stage，第一个stage是ShuffleMapTask，第二个是ResultTask。ShuffleMapTask会产生临时计算结果，这些数据会被ResultTask作为输入而读取。那么ShuffleMapTask的计算结果是如
Spark内存管理1. 前言2. 堆内和堆外内存规划1. 堆内内存2. 堆外内存3. 内存管理接口3. 内存空间分配1. 静态内存管理机制1) 静态内存管理图示——堆内2) 静态内存管理图示——堆外2. 统一内存管理机制1) 统一内存管理图示——堆内2) 统一内存管理图示——堆外3) 动态占用机制图示4. 内存详解1. 存储内存管理1) RDD的持久化机制2) RDD缓存的过程3) 淘汰和落盘2
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2023-10-27 00:43:12
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目录一、堆内内存和堆外内存二、内存空间分配2.1 早期内存管理（静态内存管理）2.2 统一内存管理2.3 同一管理内存的优点三、存储内存管理3.1 RDD的持久化机制3.2 RDD的缓存过程3.3 淘汰与落盘四、执行内存管理4.1 Shuffle Write4.2 Shuffle Read一、堆内内存和堆外内存--1. "堆内内存"：
是指jvm所能使用的内存，并不是完全
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2023-10-11 09:26:55
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这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
