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
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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
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2024-03-23 09:27:25
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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
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2024-07-26 12:52:50
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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
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2024-04-24 20:38:12
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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
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2023-12-23 22:27:28
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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
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2024-09-26 23:46:10
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# Spark配置默认的Executor：深入理解与实践
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，Executor的配置是至关重要的一环。Executor是Spark的执行实体，负责处理任务并存储数据。在这篇文章中，我们将探讨如何配置默认的Executor，分析它们在Spark应用程序中的作用，并用代码示例展示如何进行配置。
## 什么是Executor？
Executor是Sp
原创
2024-08-06 08:29:18
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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
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2023-12-18 23:27:17
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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
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2023-11-25 13:20:29
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内存模型 (memory model)内存模型描述的是程序中各变量（实例域、静态域和数组元素）之间的关系，以及在实际计算机系统中将变量存储到内存和从内存取出变量这样的低层细节.
不同平台间的处理器架构将直接影响内存模型的结构.
在C或C++中, 可以利用不同操作平台下的内存模型来编写并发程序. 但是, 这带给开发人员的是, 更高的学习成本.
相比之下
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）；
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2024-07-07 16:44:20
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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven
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2024-10-12 13:09:04
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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
文章目录概述判断存储器的技术指标容量存取速度随机存储器（RAM)SRAM两大缺点优点只读存储器（ROM)CPU与存储器的连接根据地址画电路步骤存储器扩展技术位扩展（并联）字扩展（串联）字和位同时扩展（word-bit expansion）存储芯片的地址分配和片选线选法(Address Line Selection)全译码法(Complete decoding)优点部分译码法（Partially-
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2024-04-11 13:10:26
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# 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
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在讲解String之前，我们先了解一下Java的内存结构。一、Java内存模型按照官方的说法：Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。JVM主要管理两种类型内存：堆和非堆，堆内存（Heap Memory）是在 Java 虚拟机启动时创建，非堆内存(Non-heap Memory)是在JVM堆之外的内存。简单来说，非堆包含方法区、JVM内部处理或
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2023-10-20 18:54:09
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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
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2019-03-18 22:17:02
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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
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精选
2010-05-18 22:34:46
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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
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