今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~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
Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apach
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2024-08-02 08:53:45
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Spark Shuffle分为Write和Read两个过程。在Spark中负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是 ShuffleManager，其是一个trait，负责管理本地以及远程的block数据的shuffle操作。所有方法如下图所示： ShuffleManager定义的方法
由SparkEnv的shuffleManager管理主要方法解释：regi
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2023-10-24 08:34:26
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# Spark Shuffle与磁盘写入机制
## 一、引言
Apache Spark是一个快速的通用计算引擎，广泛用于大数据处理。Spark的强大之处在于其高效的内存计算以及对复杂数据访问模式的支持。Shuffle是Spark中的一个关键环节，涉及到数据在不同处理阶段之间的重新分配。在某些情况下，Shuffle操作需要将数据写入磁盘，以便进一步处理等任务。本文将深入探讨Spark Shuff
这里我们先明确一个假设前提：每个 Executor 只有 1 个 CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task线程，同一时间都只能执行一个 task 线程。1. 未经优化的 HashShuffleManagershuffle write 阶段将每个 task 处理的数据按 key 进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的 key 执行 hash 算法，从而将相同
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2023-10-17 20:47:38
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（1）shuffle的概述 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。因为是分布式存储，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存，磁盘IO的消耗。通常shuffle分为两部分：Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。（2）hash shuffle 1、普通运行机制 &nb
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2023-09-11 16:28:59
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目录HashShuffleMangerSortShuffleManagertungsten-sort（钨丝） 总结HashShuffleManger普通机制示意图比如：有100个节点(每个节点有一个executor)，每个executor有2个cpu core、10个task，那么每个节点会输出10*1000=1万个文件，在map端总共会输出100*10000=100万分文件map ta
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2023-11-25 11:25:25
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Spark MemoryManager1.MemoryManager接口1.1.概述在Spark中，MemoryManager接口定义了Storage内存和Execution内存统一管理分配的公共方法。包括堆内以及堆外内存。1.2.相关成员 // 堆内Storage内存池 至于堆内内存onHeapStorageMemory和onHeapExecutionMemory这两个参数的大小值，与其具体
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2024-03-11 15:13:38
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1、Map函数：通过函数传递源的每个元素，并形成新的分布式数据集。%spark
#并行化集合生成RDD
var data = sc.parallelize(List(10,20,30))
%输出结果
data.collect
%应用map函数并传递表达式
var mapFunc = data.map(x => x+10)
mapFunc.collect输出：Array[Int] = Arra
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2024-05-08 09:37:38
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有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原
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2024-08-06 13:14:56
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一、未经优化的HashShuffleManager shuffle write：stage结束之后，每个task处理的数据按key进行“分类” 数据先写入内存缓冲区 缓冲区满，溢出到磁盘文件 最终，相同key被写入同一个磁盘文件创建的磁盘文件数量 = 当前stagetask数量 * 下一个stage的task数量shuffle read：从上游stage的所有task节点上拉取属于自己的磁盘文件
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2024-09-24 15:12:15
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Spark内存管理简介Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占Spark提供了2种内存分配模式：静态内存管理统一内存管理本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析(主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析) 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍堆内内存在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其它内存的
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2024-09-25 15:41:03
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spark任务在调试过程中，OOM是非常讨厌的一种情况。本文针对Heap OOM的情况先做一定分析，告诉大家如何调参。1.Heap OOM的现象如果在Spark UI或者在spark.log中看到如下日志：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: java heap spac
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2024-03-11 10:40:12
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前言上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的流程分析入口处:org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTaskrunTask对应的代码为：...
原创
2023-03-16 17:46:59
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文章目录前言spark中shuffle机制1 shuffleReader读取数据2 shuffleWriter写数据2.1 shuffle具体写操作3 shuffle的分类3.1 HashShuffle3.1.1 未优化的HashShuffle3.1.2优化的HashShuffle3.2 SortShuffle3.2.1 普通SortShuffle3.2.2 bypass SortShuffle
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2024-10-12 13:35:21
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目录1、Spark Shuffle2、Hash Shuffle 解析1. HashShuffleManager2. 优化的 HashShuffleManager 在 MapReduce 框架中， Shuffle 阶段是连接 Map 与 Reduce 之间的桥梁， Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段中。由于 Shuffle 涉及磁盘的读写和网络 I/O，因此
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2023-09-29 20:55:08
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<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>spark.shuffle.push.server.mergedShuffleFileManagerImpl</name>
<value>org.apache.spark.network.shuff
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2024-09-24 11:20:16
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Spark 大会上，所有的演讲嘉宾都认为 shuffle 是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试 hadoop 的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：1、shuffle 过程的划分？2、shuffle 的中间结果如何存储？3、shuffle 的数据如何拉取过来？Shuffle 过程的划分Spark 的操作模型是基于 RDD 的，当调用 RD
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2024-06-11 13:03:30
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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
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2023-10-18 05:24:13
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回忆一下，每个Stage的上边界，要么需要从外部存储读取数据，要么需要读取上一个Stage的输出；而下边界，要么是需要写入本地文件系统（需要Shuffle），以供childStage读取，要么是最后一个Stage，需要输出结果。这里的Stage，在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task，除了最后一个Stage对应的是ResultTask，其余的Stage对应的都是Shuff
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2023-06-19 13:39:07
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