目录1.堆内存和堆外内存1.1 堆内存1.2 堆外内存2. 内存空间分配2.1 早期的静态内存管理2.2 统一内存管理机制3. 存储内存(Storage)缓存RDD怎么存储4. 执行内存(Execution)怎么管理 在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，前者为主控进程，后者负责执行具体的计算任务。由于Driver的内存管理相对简单，本文
转载
2023-07-28 12:17:54
136阅读
一、spark性能优化概览 由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内
转载
2023-08-15 20:28:55
91阅读
Spark内存管理详解（上）——内存分配
1. 堆内和堆外内存
2. 内存空间分配
Spark内存管理详解（下）——内存管理
3. 存储内存管理
4. 执行内存管理3. 存储内存管理3.1 RDD的持久化机制弹性分布式数据集（RDD）作为Spark最根本的数据抽象，是只读的分区记录（Partition）的集合，只能基于在稳定物理存储中的数据集上创建，或者在其他已有的RDD上执行转换
转载
2023-09-11 15:38:37
68阅读
# Spark的内存管理
## 概述
Spark是一个用于大规模数据处理的分布式计算引擎，它使用内存进行高性能数据处理。在Spark中，内存管理是非常重要的，它直接影响着作业的性能和稳定性。本文将介绍Spark的内存管理流程，并提供相应的代码示例。
## 内存管理流程
下面的流程图展示了Spark的内存管理流程：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation:
原创
2023-08-10 17:02:42
93阅读
spark在执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程Driver :创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发Executor:负责task的计算任务,并将结果返回给Driver,同时需要为需要持久化的RDD提供储存Driver端的内存管理比较简单
原创
2022-02-22 18:37:12
102阅读
spark在执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程Driver :创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发Executor:负责task的计算任务,并将结果返回给Driver,同时需要为需要持久化的RDD提供储存Driver端的内存管理比较简单,这里内存管理针对是Executor端的内存管理spark1.6之前使用的是静态内...
原创
2021-05-31 17:49:56
204阅读
本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
转载
2023-06-19 07:05:44
169阅读
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
转载
2024-08-03 22:41:55
68阅读
文章目录Spark 内存管理堆内和堆外内存堆内内存堆外内存堆外与堆内的平衡内存空间分配静态内存管理（早期版本）统一内存管理 Spark 内存管理堆内和堆外内存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。 堆内内存受到 JVM 统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。堆内内存由 Spark 应 用 程 序 启
转载
2023-09-04 15:10:22
284阅读
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控\
原创
2022-11-11 10:15:51
69阅读
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。由于 Dri
原创
精选
2023-01-31 09:17:08
316阅读
点赞
Spark 执行应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，Driver 负责创建 SparkContext 上下文，提交任务，task 的分发等。使用的 是静
原创
2022-07-01 17:37:01
90阅读
在利用Spark开发各类计算任务时，Executor内存的配置永远是重中之重，因此了解Spark的内存管理机制是非常有益的。 在1.6版本之前，Spark只有一种内存管理机制，即静态内存管理（StaticMemoryManager），1.6版本以后又引入了新的统一内存管理（UnifiedMemoryManager）。下面分别来看一下这两种机制的细节。静态内存管理任何一个Spark Executor
转载
2023-09-20 09:51:19
74阅读
Spark内存管理1、介绍spark内存管理不是通过物理或者硬件底层API实现对内存资源探测，只是通过对内存操作过程期间的字节量的变化不断更新维护的数字，通过该方式跟踪内存使用情况。spark对每个task都关联了内存的使用量，存放在了map<Long,Long>中。严格意义上讲，spark内存的管理是估算量，不是精确量。spark的内存管理主要针对的堆内内存，和离堆非堆无关。2、Sp
转载
2023-08-08 15:42:41
126阅读
我们先来了解一下spark是什么:Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。目前，Spark 生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、ML
转载
2023-08-09 22:14:33
139阅读
SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spar
转载
2017-06-20 18:24:00
222阅读
2评论
堆内和堆外内存规划1.堆内内存：由-executor-memory配置，executor内所有并发任务共享将对象转换为二进制字节流，本质上可以理解为将非连续空间的链式存储转化为连续空间或块存储2.堆外内存：由spark.memory.offHeap.size配置，优化内存的使用，提高shuffle时排序效率，存储经过序列化的二进制数据，默认关闭3.内存管理接口：MemoryManager（静态内存
转载
2024-04-08 09:56:55
63阅读
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的角色理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（
转载
2024-03-12 13:34:00
27阅读
在本文中，将会对各个内存的分布以及设计原理进行详细的阐述 相对于静态内存模型（即Storage和Execution相互隔离、彼此不可拆借），动态内存实现了存储和计算内存的动态拆借：也就是说，当计算内存超了，它会从空闲的存储内存中借一部分内存使用存储内存不够用的时候，也会向空闲的计算内存中拆借值得注意的地方是：被借走用来执行运算的内存，在执行完任务之前是不会释放内存的通俗的讲，运行任务会借存储的内
转载
2024-06-19 21:10:58
33阅读
前言
Spark 的内存管理是内存分布式引擎中的一个重要角色，了解内存管理机制和原理，才能更好地做优化。
内容
1、静态内存管理（Spark 1.6.x版本前的策略）
静态内存管理图示——堆内
Unroll 的源码参考：https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.6/core/src/main/scala/org/apache/spark/
转载
2020-12-01 17:44:00
243阅读
2评论
