### 使用Driver内存的Spark实现流程
在使用Apache Spark进行数据处理时，理解Driver和Executor的内存使用非常重要。Driver负责处理应用程序的逻辑，而Executor负责执行任务。下面我们将讨论如何正确管理Driver的内存使用。
#### 整体流程
在实现过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
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| 1
原创
2024-09-11 07:04:31
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目录一、Spark 核心组件回顾1. Driver2. Executor二、Spark 通用运行流程概述 Spark 内核泛指 Spark 的核心运行机制，包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等，熟练掌握 Spark 内核原理，能够帮助我们更好地完成 Spark 代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现
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2023-09-03 20:32:38
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本文目录如下：第7章 Spark核心组件7.1 运行架构7.2 核心组件7.2.1 Driver7.2.2 Executor7.2.3 Master & Worker7.2.4 ApplicationMaster7.3 核心概念7.3.1 Executor 与 Core7.3.2 有向无环图7.4 提交流程7.4.1 Yarn Client 模式7.4.2 `Yarn Cluster 模
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2023-09-26 19:28:00
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spark应用涉及的一些基本概念：1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkC
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2023-08-08 11:29:09
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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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Spark核心组件 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务(task)；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况； ExecutorSpark Executor节点是一个JVM进程，负责
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2023-07-11 10:27:30
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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
43阅读
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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一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？1.driver & executor浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度t
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2024-05-28 22:26:01
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为什么我们需要Spark集群？Spark 高性能的关键在于其使用了并行计算。在传统的关系型数据库中，匹配大数据的扩展工作仅限于一台机器，计算性能有限。而Spark可以进行水平扩展，也就是可以近乎无限地添加新的机器或算力到一个集群中。集群里的机器可以像一个团队一样工作，并且产出数据分析师想要的结果。Spark集群里的两种角色集群中存在两种角色，分别是Driver和Worker。我们可以假设集群中的某
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2023-11-14 17:52:06
34阅读
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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所谓表驱动法(Table-Driven Approach),简单讲是指用查表的方法获取值。表驱动是将一些通过较为复杂逻辑语句来得到数据信息的方式，通过查询表的方式来实现，将数据信息存放在表里。对于消除长的switch-case和if-else-if语句来说很有效，比如下面的代码：string GetDayName(int day)
{
string dayName;
if(day==1)
{
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2024-10-14 10:09:19
41阅读
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
269阅读
通讯架构,任务调度机制,Shuffle解析,内存管理
目录1.Spark内核1.1核心组件1.2Spark通用运行流程概述1.3Standalone模式1.4YARN调度2.Spark通讯架构3. Spark任务调度机制3.1Spark任务调度概述3.2 Spark Stage级调度3.3Spark Task级调度3.3.1调度策略3.2 失败重试4.
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2024-05-16 12:39:27
44阅读
一.内存检测 1.JVM自带众多内存诊断的工具，例如：JMap,JConsole等，以及第三方IBM JVM Profile Tools等。 2.在开发、测试、生产环境中最合适的就是日志，特别是Driver产生的日志！调用RDD.cache()，当进行cache()操作时，Driver上的BlockManagerMaster会记录该信息并写进日志中！ 二.内
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2023-07-10 18:32:11
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在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver(就是单个，好配置) 和 Executor 两种 JVM 进程，本文重点分析Executor的内存分配。分清Jvm内存模型 和 Jvm运行时内存区域划分！！！1.堆内和堆外内存规划先看图理解一下堆内与堆外的内存：堆内是线程共享的，堆外是进程共享的。堆内内存(JVM中的堆内存)(Driver + Executor) &n
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2023-09-30 14:57:53
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spark的四种分布式运行模式如图所示，上方为spark的架构图，spark的组件可以分为四个部分，driver、cluster Manager、worker和executor根据clusterManager的不同，spark可以分成四种不同的运行模式，standalone、local cluster、spark on yarn 和spark on mesosstandalone模式：standa
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2024-06-28 06:38:33
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一、Spark内核1、内核概述Driver：将用户程序转换为job、在executor之间进行调度、跟踪executor的运行情况、通过UI展示运行情况Executor：运行spark任务并返回结果，通过自身BlockManager为RDD提供存储和，并且加快RDD的计算通用运行流程2、部署模式Standalone模式Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由
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2023-11-27 00:15:01
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文章目录Spark运行架构运行架构核心组件Driver & ExecutorMaster & WorkerApplicationMaster核心概念Executor与Core并行度（Parallelism）有向无环图（DAG）提交流程(※)Spark核心编程 Spark运行架构运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。
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2023-08-26 08:23:46
138阅读
最近在学习spark，里面存在很多的概念，比较抽象。在这里说下个人对Spark中Driver和Executor的理解。Driver：Driver是Spark中Application也即代码的发布程序，可以理解为我们编写spark代码的主程序，因此只有一个，负责对spark中SparkContext对象进行创建，其中SparkContext对象负责创建Spark中的RDD（Spark中的基本数据结构
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2023-11-13 09:15:32
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