位置 F:\go_path\src\github.com\kubernetes\kubernetes\pkg\kubelet\cm\memorymanager\memory_manager.go// 在kube
memoryManager简单说来就是为了给对内存性能要求极高的容器提供服务避免跨numa 节点使用内存，尽量使用本地内存，这样性能
MemoryManager内存管理器 内存管理器可以说是spark内核中最重要的基础模块之一，shuffle时的排序，rdd缓存，展开内存，广播变量，Task运行结果的存储等等，凡是需要使用内存的地方都需要向内存管理器定额申请。我认为内存管理器的主要作用是为了尽可能减小内存溢出的同时提高内存利用率。 ...
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2021-05-03 23:12:37
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Flink中通过MemoryManager来管理内存。在MemoryManager中，根据要管理的内存的总量和和每个内存页的大小得到内存页的数量生成相应大小数量的内存页来作为可以使用的内存。public MemoryManager(long memorySize, int numberOfSlots, int pageSize,
MemoryType memor
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2024-03-18 07:15:47
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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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Executor 端的内存模型,包括堆内内存(On-heap Memory)和堆外内存(Off-heap Memory) 存管理接口（MemoryManager ）Spark 为Execution 内存和Storage 内存的管理提供了统一的接：MemoryManager。MemoryManager 的具体实现上，Spark 1.6 之后默认为统一管理（Unified Memory Ma
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2024-01-11 21:59:16
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上文中 菜鸟的Spark 源码学习之路 -6 Memory管理源码 -part1 功能概览，对Spark Memory管理的实现做了一个整体的了解，这次我们从MemoryManager开始深入了解spark 内存管理：首先看一下MemoryManager的结构：这里有几个重要的数据结构： // -- Methods related to memory allocation policie
文章目录1.sc.textFile()源码讲解2.shell脚本启动流程3.(Tuning Guidance)3.1数据存储级别改为MEMO_ONLY_SER3.2.使用Kryo进行ser3.3. leval of Parallelism3.4 MemoryManager Tuning（内存管理优化）3.4.1统一内存管理3.4.2 两种MemoryManager占比源码解析3.4.3 Conf
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2024-07-31 18:59:03
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一、疑问:Spark内存不够的时候，不是会写入硬盘么1、某文章：1，当有多个 Task 同时在 Executor 上执行时， 将会有多个 TaskMemoryManager 共享 MemoryManager 管理的内存。那么 MemoryManager 是怎么分配的呢？答案是每个任务可以分配到的内存范围是 [1 / (2 * n), 1 / n]，其中 n 是正在运行的 Task 个数。因此，多个
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2023-12-21 21:58:36
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为什么会出现OOM？1，当有多个 Task 同时在 Executor 上执行时， 将会有多个 TaskMemoryManager 共享 MemoryManager 管理的内存。那么 MemoryManager 是怎么分配的呢？答案是每个任务可以分配到的内存范围是 [1 / (2 * n), 1 / n]，其中 n 是正在运行的 Task 个数。因此，多个并发运行的 Task 会使得每个 Task
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2023-08-28 13:01:53
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目录前言MemoryManager的初始化静态内存管理器StaticMemoryManager构造方法计算堆内存储/执行内存总量内存申请方法静态内存管理布局图解总结前言在上一篇文章的最后，我们阅读了内存管理器MemoryManager抽象类的源码，并且提到它有两种实现：静态内存管理器StaticMemoryManager、统一内存管理器UnifiedMemoryManager。其中，StaticM
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2024-10-18 10:37:17
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一 TaskRunner 运行taskoverride defrun(): Unit = {
val threadMXBean= ManagementFactory.getThreadMXBean
// 构建task内存管理器
val taskMemoryManager= new TaskMemoryManager(env.memoryManager,taskId)
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2024-07-06 06:22:45
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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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Memorymanager.h
#include<iostream>
using namespace std;
struct BlockInfo
{
void* _ptr;
std::string _file;
int _line;
BlockInfo(void* ptr=0,const char*
原创
2016-03-20 20:19:57
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BlockManager运行在每个节点上（包括Driver和Executor），提供对本地或远端节点上的内存、磁盘及堆外内存中Block的管理。存储体系从狭义上来说指的就是BlockManager，从广义上来说，则包括整个Spark集群中的各个 BlockManager、BlockInfoManager、DiskBlockManager、DiskStore、MemoryManager、M
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2024-08-14 16:13:32
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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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MemoryManager管理在jvm内部的spark整体的内存使用,该组件实现了将可用内存按任务划分的策略。在内存（内存使用缓存和数据传输）和执行之间分配内存（计算所使用的内存，如shuffles、joins、sorts和aggregations）。执行内存指的是计算shuffles、joins、sorts和aggregations，而存储内存指的是用于缓存和传播跨集群的内部数据。每个JVM存在
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2023-09-26 17:02:43
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在Spark-1.6.0中，引入了一个新的参数spark.memory.userLegacyMode（默认值为false），表示不使用Spark-1.6.0之前的内存管理机制，而是使用1.6.0中引入的动态内存分配这一概念。 从SparkEnv.scala的源码中可以看到，该参数设置为true或false，主要影响到构造memoryManager的类的不同：val useLegacyMemo
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2023-09-18 09:29:30
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由于公司项目需要，需要增加内存管理的功能，于是写了这个简单例子，实现的功能很简单，就是获取系统中正在运行的所有进程，并获取到每个进程所占的内存大小，以及系统剩余内存大小，并展示出来，然后通过点击每个进程可以选择是否要关闭进程（系统进程无法关闭），右上角的加号可以实现刷新的功能！主Activity主要代码：package com.zs.memorymanager;
import java.util
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2023-09-19 08:33:11
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现代计算机由CPU、Memory（内存和外存）、输入输出设备、网络设备和其它的外围设备。为了管理这些设备，Linux内核提出了如下的架构:上图说明了Linux内核的整体架构。根据内核的核心功能，Linux内核提出了5个子系统，分别负责如下的功能：ProcessScheduler，也称作进程管理、进程调度。负责管理CPU资源，以便让各个进程可以以尽量公平的方式访问CPU。MemoryManager，
原创
2018-10-30 12:10:05
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