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
## 实现"export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G export SPARK_WORKER_MOMORY=4G"的步骤
为了实现"export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G export SPARK_WORKER_MOMORY=4G"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 打开终端 |
原创
2023-08-29 12:59:54
54阅读
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
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
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
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
Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
80阅读
# 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
资源调优1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，
# 如何实现spark executor jar
## 一、整体流程
下面是实现"spark executor jar"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 编写你的Spark作业 |
| 3 | 打包你的Spark作业成为一个可执行的jar文件 |
| 4 | 提交你的jar文件到Spark集群 |
原创
2024-07-11 05:51:30
30阅读
在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
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
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
59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
Spark日志显示ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM原因Spark开启了资源动态分配，当executors空闲达到设定时间后会被移除。spark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.executorIdl...
原创
2021-08-31 14:56:19
1854阅读
## Spark任务executor数量
在Spark中，executor数量是一个非常重要的参数，它直接影响到Spark作业的性能和资源利用率。每个executor相当于一个独立的JVM进程，负责执行Spark任务。通过合理地调整executor数量，可以提高作业的并发度和整体性能。
### 为什么需要调整executor数量
在Spark中，每个executor都会分配一定数量的CPU核
原创
2024-05-03 03:48:19
607阅读
# Spark Executor、Task、Partition 详解
Spark 是一个开源的大数据处理框架，它的核心概念之一就是 Executor、Task 和 Partition。
## Executor
Executor 是 Spark 中运行任务的工作进程。每个 Spark 应用程序都有一个或多个 Executor，它们在集群中的节点上运行。Executor 负责执行任务（Task）
原创
2023-11-15 13:30:35
53阅读
## 如何实现"Spark Container Executor Task"
### 前言
在开始之前，我们先来了解一下什么是"Spark Container Executor Task"。在Spark中，Container是指运行在集群上的一个进程，而Executor是指在一个Container中运行的一个任务。"Spark Container Executor Task"的实现是为了在Sp
原创
2024-01-30 08:57:53
83阅读
如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
原创
2023-12-27 06:51:46
50阅读
