文章目录TaskMemoryManager类1. 执行内存的申请流程图2. TaskMemoryManager.acquireExecutionMemory()MemoryConsumeracquireExecutionMemory()MemoryManager.acquireExecutionMemory()UnifiedMemoryManager.acquireExecutionMemory
转载
2024-03-23 09:27:25
61阅读
spark配置参数设置driver.memory：driver运行内存，默认值512m，一般2-6Gnum-executors：集群中启动的executor总数executor.memory：每个executor分配的内存数，默认值512m，一般4-8Gexecutor.cores ：每个executor分配的核心数目yarn.am.memory：AppMaster内存，默...
原创
2021-08-31 18:22:40
4191阅读
转载于:https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10611321.html 前言 在我们提交spark程序时，应该如何为Spark集群配置–num-executors， - executor-memory和–execuor-cores 呢？ 一些资源参数设置的基本
转载
2020-09-02 09:44:00
234阅读
2评论
在前一个例子SharedSection中，我们共享内存区通讯。这个驱动紧紧关联到用户模式进程的地址空间，也就是驱动所用的虚拟地址在进程空间地址中。这个例子中我们用的这个方法，没有这个缺点，对于驱动来说这个方法更适合。 9.1 SharingMemory驱动的源码 首先，驱动的功能。
;@echo off
;goto make
;::::::::::::::::::::::::::::::::
1、背景+方法 1、为什么要持久化
action操作触发，会触发RDD的重算，对于相同数据执行多次action操作，要多次从FS中读取数
据，这就降低了性能。因而我们可以通过cache和persist方法将RDD缓存到内存或者磁盘中。
重算：重新将FS上的数据读入RDD再根据依赖关系推导出所需要的RDD。
2、cache() &&a
转载
2024-07-26 12:52:50
48阅读
一、系统属性设置 1、禁用闲置的IDE通道 右键点击“我的电脑－属性”--“硬件”--“设备管理器”，在其中打开“IDE ATA/PATA控制器”然后分别进入主要和次要IDE通道，选择“高级设置”，将“设备类型”设置为“无”，将“传送模式”设为“DMA（若可用”。 2、优化视觉效果 右键单击“我的电脑”--“属性”—“高级”，在“性能”栏中，点击“设置”--“视觉效果”，调整为最佳性能，或去掉一些
转载
2024-04-24 20:38:12
278阅读
MemoryManagerAn abstract memory manager that enforces how memory is shared between execution and storage. In this context, execution memory refers that used for computation in shuffles, joins, sorts a
转载
2023-12-23 22:27:28
107阅读
在分布式系统中，数据分布在不同的节点上，每个节点计算一部分数据，后续将各个节点的数据进行汇聚，此时会出现shuffle，shuffle会产生大量的磁盘IO，网络IO，压缩，解压缩，序列化，反序列化等操作，这系列操作对性能都是很大的负担。下面是spark2.2.0版本的shuffle的属性表，http://spark.apache.org/docs/2.2.0/configuration.html一
转载
2024-09-26 23:46:10
182阅读
我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器
转载
2023-12-18 23:27:17
96阅读
文章目录基本配置RDD缓存对GC的影响Spark内存管理的详细详解Spark对堆内存的管理内存管理源码TaskMemoryManagerMemoryManagerMemoryPoolTungsten 内存管理MemoryAllocatorMemoryLocation和MemoryBlock 基本配置静态内存管理spark.storage.memoryFraction 默认0.6 storage内
转载
2023-11-25 13:20:29
300阅读
Java内存结构： JVM内存结构主要是有三大块：堆内存、方法区和栈。堆内存是JVM中最大的一块由年轻代和老年代组成，而年轻代内存又被分为三部分,Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间，默认情况下年轻代按照8:1:1的比例来分配； 方法区存储类信息、常量、静态变量等数据，是线程共享的区域，为与Java堆区分，方法区还有一个别名Non-Heap（非堆）；
转载
2024-07-07 16:44:20
101阅读
一、 read()/fread()/mmap()执行效率对比系统调用read.c：
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
int main()
{
i
# 如何设置Spark集群的CPU和内存
## 引言
在大数据处理中，Spark是一个被广泛使用的开源分布式计算框架。为了提高Spark应用的性能，我们需要根据集群的资源情况来合理配置CPU和内存。本文将介绍如何设置Spark集群的CPU和内存，以及相应的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是设置Spark集群CPU和内存的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFor
原创
2023-11-12 09:01:31
137阅读
Spark应该怎么配置资源，如何通过资源和数据量的角度，评估spark application中executors，cores，memory的配置
翻译
2019-03-18 22:17:02
10000+阅读
greenPlum数据库管理文档
Load实验Mdw做为ETL 抽取组件，抽取file文件所在的机器。不成功Gpfdist数据加载和数据unloading；外部表分成两种类型，一种是可读外部表，用于将外部文件导入到外部表。另一种是可写外部表，用于将外部表写去到外部文件。 For readable external tables,&
1. 类 Executors
此类中提供的一些方法有：
1.1 public static ExecutorService newCachedThreadPool()
创建一个可根据需要创建新线程的线程池，但是在以前构造的线程可用时将重用它们。对于执行很多短期异步任务的程序而言，这些线程池通常可提高程序性能。
1.2 public static ExecutorServic
转载
精选
2010-05-18 22:34:46
339阅读
通过Executor来设计应用程序可以简化开发过程，提高开发效率，并有助于实现并发，在开发中如果需要创建线程可优先考虑使用Executor
原创
2022-05-26 17:25:01
100阅读
案例1 public class ExecutorDemo { public static void main(String[] args) { // 方式1 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); //
原创
2022-10-02 00:01:34
31阅读
Executor Executor Executor 是J.U.C的一个接口，用来处理多线程的。直接说这个可能不太熟，但是大名鼎鼎的ThreadPoolExecutor就是实现了这个接口。 public interface Executor { /** * Executes the given co ...
转载
2021-04-25 09:22:00
198阅读
2评论
Ansible是一个自动化工具，可以用于部署、管理和配置软件应用程序。在Ansible中，有一个与执行任务相关的概念，称为"ansible executor"，它是Ansible的核心组件之一，负责执行Ansible Playbooks中定义的任务。
Ansible的执行器是Ansible引擎的一部分，负责与远程主机通信并执行任务。它负责确保任务按照指定的顺序和逻辑执行，并负责收集任务执行的结果
原创
2024-03-07 12:24:35
76阅读
