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2024-03-03 12:47:30
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问题描述在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数：SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spar
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2023-06-20 14:58:53
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一：Tungsten中到底什么是Page？ 1. 在Spark其实不存在Page这个类的。Page是一种数据结构(类似于Stack，List等)，从OS层面上讲，Page代表了一个内存块，在Page里面可以存放数据，在OS中会存放很多不同的Page，当要获得数据的时候首先要定位具体是哪个Page中的数据，找到该Page之后从Page中根据特定的规则(例如说数据的offset和length
# Spark Driver端内存模型
在学习和使用Apache Spark时，我们经常会涉及到Spark的Driver端内存模型。本文将为大家介绍Spark Driver端内存模型的基本概念、使用方式以及代码示例。让我们一起来了解一下吧！
## 什么是Spark Driver端内存模型？
Spark Driver端内存模型是指在Spark应用程序的Driver端，用于存储和管理数据的一种内
原创
2024-02-07 09:48:42
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方式一：自定义一个类，并且这个类需要实现Serializable接口1.首先写一个class自定义类class Rules extends Serializable {
val rulesMap = Map("hadoop" -> 2.7, "spark" -> 2.2)
//val hostname = InetAddress.getLocalHost.getHostNa
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2024-06-30 17:48:23
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# 如何调整Spark的Driver的内存
Apache Spark是一个快速且通用的处理大数据的计算引擎。Spark使用内存来加速计算，如果Driver的内存设置不当，可能导致计算不稳定或性能不佳。本文将探讨如何调整Spark的Driver内存，包括一些代码示例，并通过视觉表示的方式帮助理解整个过程。
## 1. 了解Spark Driver
在Spark架构中，Driver是控制整个应用
原创
2024-09-15 06:52:24
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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
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2024-02-06 21:14:30
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Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，提供了高效的数据处理能力。在Spark中，Driver端是整个Spark应用程序的控制中心，负责协调和管理任务的执行。而Driver端的内存使用情况对于Spark应用程序的性能和稳定性至关重要。本文将介绍Spark Driver端的内存使用情况，并给出相应的代码示例。
在Spark中，Driver端的内存使用主要分为两部分：执行内存和存储内存。执行内存
原创
2024-01-05 09:33:26
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当Windows里运行spark程序长时间不报错也不出结果Windows内存不足也可能导致Spark程序长时间没有报错也没有输出结果的情况。Spark在处理大规模数据时需要大量的内存，如果可用内存不足，可能会导致程序运行缓慢或无法完成任务。 要确认内存是否是问题所在，可以执行以下操作：检查内存使用情况：打开Windows任务管理器，切换到"性能"选项卡，查看"内存"部分。观察可用内存和已使用内存的
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2023-09-06 13:59:29
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摘要：对于Spark用户而言，借助Volcano提供的批量调度、细粒度资源管理等功能，可以更便捷的从Hadoop迁移到Kubernetes，同时大幅提升大规模数据分析业务的性能。
2022年6月16日，Apache Spark 3.3版本正式发布，其中《Support Customized Kubernetes Schedulers》作为Spark 3.3版本的重点（Highlight）特
Spark整理(4)一，广播变量和累加器1.1 广播变量理解图广播变量降低了网络传输的压力，一个Exector中对应一份数据即可，task需要可自行到BlockManager中获取，不必每次获取都向Driver获取。注意点1.不能将RDD当做广播变量广播出去，因为RDD是不存储数据的，可以将RDD的结果广播出去2.广播变量只能在Driver端定义，不能在Exector端定义3.在Driver端可以
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2024-01-29 11:27:55
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# Spark客户端Driver端内存溢出问题及解决方案
在使用Apache Spark进行大数据处理时，内存溢出是一个常见且棘手的问题。尤其是在Driver端，由于Driver负责整个应用的调度和监控，一旦内存溢出，便会导致作业失败。本文将探讨这一问题的成因、影响，及其解决方案，并通过代码示例来加深理解。
## 1. 内存溢出的成因
Spark的Driver进程需要处理来自集群各个节点的任
原创
2024-09-28 06:28:34
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1、Spark内存管理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。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本。 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 S
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2024-06-26 16:07:21
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一、内存模型spark运行使用内存主要包含driver和executor，通过driver-memory和executor-memory进行设置，通过运行机制得知，driver负责提交注册，接受executor反向注册，stage划分和task任务分发等工作，默认内存大小为1G，在使用collect算子时，需要注意oom，因为collect算子将数据拉取到driver，spark的主要作业发生在e
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2023-08-04 10:23:42
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# 理解 Spark Driver 端内存对应用性能的影响
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在 Spark 中，Driver 是一个至关重要的组件，负责执行 Spark 程序的逻辑、调度任务以及监控集群的状态。Driver 的内存配置对应用的性能有着显著的影响，本文将帮助你理解这一点，并向你展示如何合理配置 Spark Driver 的内存。
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。对于一个数据很少的对象（比如一个Int字段），这可以比数
Driver和Executor都是Jvm进程，运行于yarn/k8s中，因此Spark内存管理会涉及Driver端和Executor这两种进程中内存的申请和回收操作。Driver端和Executor端都有自己的内存空间，内存管理统一由MemoryManager统一管理。统一内存管理在Spark1.6之前，采用的是静态内存管理(StaticMemoryManager), 从1.6开始默认采用统一内存
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2023-08-30 16:47:17
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# 如何配置 Spark Driver 内存
Spark 是一个强大的大数据处理框架，其性能往往取决于合理的资源配置。特别是 Spark Driver 的内存配置，直接影响到应用的运行效果。本文将指引你如何设置 Spark Driver 的内存，下面是整个流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|--------
原创
2024-10-29 07:05:43
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前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
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2023-09-14 21:27:00
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# Spark代码中的Driver端详解
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，因其高效性和易用性而受到广泛认可。在 Spark 的架构中，Driver端是一个至关重要的组件。本文将深入探讨 Spark Driver 端的概念、功能以及代码示例，帮助开发者更好地理解 Spark 工作的背后逻辑。
## 什么是 Spark Driver？
在 Spark 中，Driver是指负
