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
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2024-08-03 22:41:55
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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 Driver 程序解读
在大数据处理和分析领域，Apache Spark已成为一种非常流行的工具。Spark的核心架构基于集群计算，并引入了许多强大的特性，如内存计算、数据流处理等。而在Spark程序的运行过程中，驱动程序（Driver Program）扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍Spark Driver程序的工作机制、编写方法，并配有代码示例和旅行图，帮助读者更好地理解
原创
2024-08-11 04:04:01
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# 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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# Spark指定driver节点
在Spark集群中，driver节点是负责协调整个应用程序执行的主节点。在默认情况下，Spark会自动选择一个节点作为driver节点，通常是第一个启动的节点。然而，在某些情况下，我们可能希望手动指定driver节点，以便更好地控制应用程序的执行。
## 为什么需要指定driver节点
指定driver节点可以带来以下好处：
1. **性能优化**：通过
原创
2024-03-19 04:45:29
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# 科普文章：Spark Cluster Driver 日志
## 背景介绍
在Spark集群中，Driver是Spark应用程序的主控节点，负责调度任务和资源管理。Driver的日志记录了Spark应用程序的运行情况，对于排查问题和优化性能非常重要。本文将介绍Spark Cluster Driver日志的重要性和如何查看和分析Driver日志。
## 重要性
Driver日志包含了应用程
原创
2024-02-25 07:41:35
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一、Checkpoint相关源码分为四个部分1、Checkpoint的基本使用:spark_core & spark_streaming2、初始化的源码3、Checkpoint的job生成及执行的过程4、读Checkpoint的过程二、Checkpoint的基本使用Checkpoint可以是还原药水。辅助Spark应用从故障中恢复。Spark
搭建集群： SPARK_WORKER-CORES : 当计算机是32核双线程的时候，需要指定SPARK_WORKER_CORES的个数为64个SPARK_WORKER_MEMORY :任务提交：./spark-submit --master node:port --executor-cores --class ..jar xxx--executor-cores: 指定每个executo
执行spark-sql时，查询数据量超过1.7亿行，数据量大小38G，出现系统盘占用突然变高的情况
检查为 /tmp 目录下，spark生成的临时目录占用了大量的磁盘空间，生成的spark临时文件超过15G了。
解决方案为：
1、删除 /tmp/spark* 的文件
rm -rf /tmp/spark*
2、修改spark执行时临时目录的配置，在 conf 目录下的spa
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2023-06-30 14:58:57
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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
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2018-06-13 10:42:00
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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
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
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2023-07-28 09:01:40
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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
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2023-10-30 13:28:34
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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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Spark也是属于Hadoop生态圈的一部分，需要用到Hadoop框架里的HDFS存储和YARN调度，可以用Spark来替换MR做分布式计算引擎。接下来，讲解一下spark集群环境的搭建部署。一、集群规划我们这里使用三台Linux服务器来搭建一个Spark集群。各个组件的分布规划如下：二、服务器环境初始化系统初始化：1、设置系统IP （三台机器都要设置）每个人的环境都不一样，根据自己的网络环境，设
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2023-07-18 22:17:05
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之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Ex
内存不过是计算机分级存储系统中的靠近cpu的一个存储介质。1.spark运行起来内存里都存的啥？2.如何管理里面所存的东西？3.spark用java和scala这样的jvm语言写的，没有像c语言那样显式申请释放内存，如何进行内存的管理的?4.我们应该如何设置spark关于内存的参数？我们一起来解决这些问题一、内存模型远古大神曾告诉我们这个神秘公式：程序=算法+数据。1.1 什么是内存
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2023-10-08 07:10:33
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目录一、堆内和堆外内存规划二、内存空间分配三、存储内存管理四、执行内存管理 一、堆内和堆外内存规划作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外 (Off-heap) 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。
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2023-08-08 15:43:03
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工作中经常用到Spark内存调参，之前还没对这块记录，这次记录一下。环境参数spark 内存模型中会涉及到多个配置，这些配置由一些环境参数及其配置值有关，为防止后面理解混乱，现在这里列举出来，如果忘记了，可以返回来看看：spark.executor.memory ：JVM On-Heap 内存（堆内内存），在使用 spark submit 提交的时候，可以通过配置 --executor-memor
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2024-07-29 15:14:20
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Spark资源模型 Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块，execution内存、storage内存、other内存。
execution内存是执行内存，join、aggregate都在这部分中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO，Map过程也是在这个内存中执行的。（0.25）
storage内存是存储broadca
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2023-08-10 15:47:10
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