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
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2023-09-11 15:38:37
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# Spark的内存结构概述
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。由于 Spark 的高效性能，了解其内存结构变得尤为重要。本文将探讨 Spark 的内存结构，提供相关的代码示例，并通过图表清晰地呈现其内存管理的流程。
## 1. Spark内存结构概述
Spark 的内存结构可以大致分为两部分：执行内存和存储内存。执行内存用于存储计算过程中产生的数据
原创
2024-09-20 08:00:31
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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
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2023-08-08 15:42:41
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一、Spark RDDSpark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备可扩展性，任务容错等特性，每个Spark应用都是由一个driver program 构成，该程序运行用户的 main函数 。Spark提供的一个主要抽象就是 RDD(Resilient Distributed Datasets),这 是一个分布在集群中多节点上的数据集合，利用内存和磁盘作为存储介质。其中内存为主要数据存储对象，支
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2023-11-02 12:20:28
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3.3.1 基本概念3.3.2 架构设计 图 Spark中各种概念之间的相互关系3.3.3 Spark运行基本流程 SparkContext对象代表了和一个集群的连接3.3.4 RDD的设计与运行原
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2024-02-21 16:16:44
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官网：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#rdd-persistenceCachecache（缓存）和persist（持久化）的区别 cache源码里面调用的是persist，persist里面默认存储化级别是内存 cache lazy（spark core里面是lazy的，spark sql在1.x版本默认
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2023-08-08 11:12:14
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Spark的内存模型，以及针对内存的调优和对数据倾斜的观察-定位和解决整个流程
Spark内容1.Spark的内存模型 2.Spark的执行过程 3.SparkSQL的执行过程
本次主要整理内存模型相关内容Spark的内存模型1.Spark2.0采用的是统一内存管理方式 unified Memory Manager01.特点是： 存储内存和计算内
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2023-06-11 14:50:08
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1、初识SparkSpark是分布式的，主要基于内存的，适合迭代计算的大数据计算框架。注意基于内存：是优先考虑将数据放到内存中，因为在内存中具有更好的数据本地性，但是如果内存放不下也会放在磁盘上，或者部分数据放在磁盘上计算。所以Spark不仅能够计算内存放的下的数据，也可以计算内存中放不下的数据（Spark的真正生产环境，如果数据大于内存，需要考虑数据的放置策略以及性能调优的技巧）。由于Spark
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2023-09-04 15:11:20
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1、Spark内存管理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。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本。 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 S
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2024-06-26 16:07:21
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Spark 内存概述众所周知，Spark是比Hadoop快近百倍（理想条件下，如下图所示）的大数据计算引擎，而这其中最主要突出的地方就是Spark是基于内存的计算引擎，相比于Hadoop来说，减少了MR过程中的磁盘IO，通过将map端计算的中间结果存储到内存，reduce端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘IO，从而提升了性能。因此，作为任务的所有计算都在内存中进行的引擎来说，深入了解Spark
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2023-09-25 14:28:07
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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
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2023-07-28 12:17:54
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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
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2023-08-15 20:28:55
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1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
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2023-10-30 13:28:34
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1、前 言Apache Spark是目前大数据领域主流的内存计算引擎，无论是在批处理还是实时流处理方面都有着广泛的应用。我们跑作业的时候，首先要给Spark Job分配一定的资源，比如一个executor分配5G内存，有时候我们会纠结于executor的内存有多少用于了实际计算。因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。在Spark 1
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2023-07-28 09:01:40
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Spark资源模型 Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块，execution内存、storage内存、other内存。
execution内存是执行内存，join、aggregate都在这部分中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO，Map过程也是在这个内存中执行的。（0.25）
storage内存是存储broadca
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2023-08-10 15:47:10
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Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况1.map执行中内存溢出2.shuffle后内存溢出内存溢出解决方法：1.map过程产生大量对象导致内存溢出： 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的，例如：rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)，这个操作在rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存
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2023-09-04 23:17:30
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JVM的内存结构JVM是运行在操作系统之上的，它并不没有直接和硬件进行交互。JVM内存体系结构图：注意：橘色代表所有线程共享的区域 灰色代表线程隔离的数据区域程序计数器：是一块较小的内存空间，它可以看作是当前线程执行的字节码的行号指示器。 字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令， 分支、循环、跳转、异常处理、线程活肤等基础功能都是依赖这个计数器来完成。同时为了
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2023-08-09 11:31:51
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你好我是辰兮，很高兴与你分享近期学习总结，本篇是学习了哔哩哔哩上面JVM底层原理后的小结，学习完对Java内存结构有了新的见解，为了更直观的感受其模型，找了很多的图片，希望对你们理解学习有帮助。
Java内存模型对比参考：Java内存模型
文章目录0、序言（运行时数据区）1、程序计数器（Program Counter Register）2、虚拟机栈（Java Stack）3、本地方法栈（Nativ
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2023-07-03 13:29:59
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实际上MySQL内存的组成和Oracle类似，也可以分为SGA（系统全局区）和PGA（程序缓存区）。mysql>show variables like "%buffer%";一、SGA1.innodb_buffer_bool用来缓存Innodb表的数据、索引、插入缓冲、数据字典等信息。2.innodb_log_buffer事务在内存中的缓冲，即red log buffer的大小3.query
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2023-07-14 17:36:34
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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
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2023-09-04 15:10:22
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