# Spark 配置 Off-Heap 内存
在大数据处理的领域中，Apache Spark 被广泛使用，其高效的内存管理是性能优化的一个重要方面。本文将介绍如何配置 Spark 的 Off-Heap 内存，并展示一个简单的代码示例。此外，我们将使用甘特图呈现 Off-Heap 内存设置的步骤。
## 什么是 Off-Heap 内存？
Off-Heap 内存是指在 JVM 堆外的内存管理。与
//该问题是tommcat的访问量过多导致java的gc()处理不及时从而栈溢出在网上搜索了很多找到一片可以有效处理该问题的方法1、设置环境变量解决方法：手动设置Heap size修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.shset JAVA_OPTS= -Xms32m -Xmx512m可以根据自己机器的内存进行更改。2、java -Xms32m -Xmx800m cla
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2023-08-24 08:21:38
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对，我正在研读这本书，今天开始，我希望我看完后能有收获和大家分享，这个日志作为开始，勉励自己！对，我应该静下心，做一些我更喜欢的事情，不能在自我陶醉中迷失！断断续的看，到今天大概把这本书看完了，没想到这本书的开始，经历了一件令人愤怒的事情，不料，刚刚看完这本书，经历了一件伤心的事情，足以影响人生轨迹。生活还要继续，读书笔记还是要写。不过也只能做个提纲式的总结，具体的大家还是要去看书，我的水平只能告
spark1.6及之后：堆内内存：spark.executor.memory 包含 spark.memory.fraction； spark.memory.fraction 包含 spark.memory.storageFraction； spark.executor.memory = reserved memory(300MB)+usable memoryusable mem
2.1.8.5、Memory addressing以上小节介绍了spark对堆的划分，根据使用目的不同，对堆进行了区域划分,并说明了spark1.6之前和之后使用的两种不同内存模型管理以及之间的区别，那么这里继续逐步分析，说到内存管理，spark是如何通过进行内存寻址，内存块是如何封装的，通过何种方式来组织管理这些内存块？问1:如何进行内存寻址的？答：这里需要再次回到Project Tungste
1 堆内和堆外内存规划Spark执行器(Executor)的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的空间（OnHeap+Off-heap）进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了Off-heap 内存模式，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（可以理解为是独立于JVM托管的Heap之外利用c-style的malloc从o
今天状态很差，很困，无精打采。学到的Spark知识，没有连贯起来，很多知识点有印象但是很模糊，说不出个123来。本来今天要看看cache，checkpoint和broadcast，结果今天到现在为止已经是5点了，还没有任何的进展。开始硬着头皮把Spark的Cache机制搞一搞吧，发现，cache机制比想象中的难驾驭。 调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应
Spark统一内存管理概述本文介绍Spark统一内存管理的基本概念和基本原理。通过本文可以了解Spark统一内存管理的内存管理方式，基本理解内存管理的实现方式。堆外内存和堆内内存堆外内存(off-heap memory)为了进一步优化内存的使用以及提高 Shuffle 时排序的效率，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的操作系统内存中开辟空间，存储经过序列化的二进
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2023-09-26 21:53:25
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直播主题GC优化利器 - HBase2.0全链路offheap分享讲师林明--阿里巴巴-云hbase内核开发 高级工程师内容概要GC问题会带来访问毛刺，回顾一下读写链路，然后看看全链路offheap怎么减少GC停顿、减低P999延迟的。视频回看https://yq.aliy
原创
2021-03-30 10:08:19
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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
文章目录1. Executor内存逻辑架构2. Executor 界面内存计算3. UnrollMemory理解4. 参考 1. Executor内存逻辑架构堆内存，由JVM分配和回收，由spark.executor.memory控制大小，JVM中序列化的对象是以字节流形式，其占用内存大小可直接计算，对于非序列化对象，其占用的内存是通过周期性地采样近似估算，且被spark标记为释放的对象实例也有
预留足够的offheap内存在一般情况下，应用程序的读写都会被操作系统“cache”（除了direct方式）,cache保存在系统物理内存中（线上应该禁用swap），命中cache可以降低对磁盘的直接访问频率。搜索很依赖对系统 cache 的命中，如果某个请求需要从磁盘读取数据，则一定会产生相对较高的延迟。在Elasticsearch中，使用的内存分为onheap以及offheap部分，onhea
背景 hbase2.0已经正式发布，对比之前1.x版本，2.0在读写链路上做了完善的优化，offheap、netty rpc等，这里做个小测试实验对比1.x和2.0在读写上的延时情况。本测试基于特定测试环境与软件版本得到的结果，仅供参考。
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2019-04-24 16:32:05
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hbase2.0已经正式发布，对比之前1.x版本，2.0在读写链路上做了完善的优化，offheap、netty rpc等，这里做个小测试实验对比1.x和2.0在读写上的延时情况。本测试基于特定测试环境与软件版本得到的结果，仅供参考。
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2021-07-23 10:28:37
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Tachyon的设计思想主要有两个，第一个是基于内存的OffHeap的分布式存储，就是一定要把数据存储在JVM堆空间之外，这样的话能够避免GC。第二个是通过在存储层保存数据的Lineage实现容错，这是在Spark中引入的
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2022-07-19 19:58:31
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前言下面的分析基于对spark2.1.0版本的分析，对于1.x的版本可以有区别。 内存配置key默认解释spark.memory.fraction0.6spark可以直接使用的内存大小系数spark.memory.storageFraction0.5spark存储可以直接使用的内存大小系数spark.memory.offHeap.enabledfalse是否开启spark使用jvm内存之
前言下面的分析基于对spark2.1.0版本的分析，对于1.x的版本可以有区别。 内存配置key默认解释spark.memory.fraction0.6spark可以直接使用的内存大小系数spark.memory.storageFraction0.5spark存储可以直接使用的内存大小系数spark.memory.offHeap.enabledfalse是否开启spark使用jvm内存之
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2023-07-17 22:56:29
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“hbase2.0已经正式发布，对比之前1.x版本，2.0在读写链路上做了完善的优化，offheap、netty rpc等，这里做个小测试实验对比1.x和2.0在读写上的延时情况。本测试基于特定测试环境与软件版本得到的结果，仅供参考。”测试介绍1 测试环境 HBase2.0集群，2副本DataNode，单regionserver，便于线性扩展； 集群的配置 : 8core x 16G
原创
2021-04-01 20:16:33
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摘要： HBase可以说是一个数据库，也可以说是一个存储。拥有双重属性的HBase天生就具备广阔的应用场景。在2.0中，引入了OffHeap降低了延迟，可以满足在线的需求。引入MOB，可以存储10M左右的对象，完全适应了对象存储。另外由于自身的并发能力、存储能力，可以说是具有最为竞争力的引擎
HBase概述
HBase是一个分布式存储
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2023-11-03 23:45:41
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由于项目使用的是fastjson，也无法换成其他的序列化框架，所以研究了一下他对泛型序列化和反序列化的支持能力，最终解决了这个问题。要达成的目标我的封装方式属于通用封装，我要达到的目标是如下的使用方式：放入数据：Map<String, OffheapDTO> mapxx = new HashMap<>();
mapxx.put("1",new Offheap
