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
转载
2024-02-21 16:16:44
26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
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
转载
2023-11-02 12:20:28
60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
转载
2023-06-11 14:50:08
119阅读
# 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
74阅读
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
转载
2023-08-08 11:12:14
54阅读
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
转载
2024-06-26 16:07:21
65阅读
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
转载
2023-09-04 15:11:20
48阅读
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
转载
2023-09-25 14:28:07
111阅读
硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
转载
2023-11-02 21:33:42
70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
由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西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。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。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存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就
转载
2023-09-01 21:27:46
191阅读
前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
转载
2023-09-14 21:27:00
79阅读
执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
转载
2023-09-22 15:23:21
82阅读
调优的经验总结 1 输出信息 在Spark应用里面可以直接使用System.out.println把信息输出出来，系统会直接拦截out输出到spark的日志。像我们使用的yarn作为资源管理系统，在yarn的日志中就可以直接看到这些输出信息了。这在数据量很大的时候，做一些show()（默认显示20），count() 或者 take(10)的时候会很方便。 2 内存不够 当任务失败，收到spark
spark内存理解JVM内存管理整体结构与代码剖析StorageMemoryPoolExecutionMemoryPool内存角度看划分堆内内存堆外内存动态占用机制 引言很多人对spark初步理解为是基于内存的，但这种说法不够准确，其实应该称spark是充分利用了内存而已，在给定资源规模情况下，通过对内存更细致的划分、动态的调整，来达到更快的运行效率；在编排作业时，你要清楚最多能给你多少内存空间
转载
2024-02-19 14:43:30
52阅读
症状spark streaming driver内存一直增长，直到小心脏受不了，凝固在那里不死但是动不了内存爆满。块丢失 环境amabri hdp 2.3
spark 1.4.1
hadoop/yarn 2.7
yarn-client模式，两个excutor分析分析streaming日志：WARN TaskSetManager: Lost task 3.1 in stage 426996.0 (
转载
2023-11-06 22:15:36
127阅读
第一章 说明整个Spark 框架分为如下7个部分，总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：第一方面、Spark 基础环境 主要讲述Spark框架安装部署及开发运行，如何在本地模式和集群模式运行，使用spark-shell及IDEA开发应用程序，测试及打包提交运行集群。第二方面、Spark 离线分析Spark 核心基础：SparkCore模
转载
2023-12-26 14:32:36
68阅读
什么是Spark的内存模型？Spark的内存模型是指其在数据处理过程中如何管理和利用内存资源。它基于内存计算的理念，通过在内存中存储和处理数据来加快任务的执行速度。相比于传统的磁盘读写，内存操作更加高效，因此Spark的内存模型可以极大地提升数据处理的性能。Spark的内存模型主要由两个核心组件组成：执行内存和存储内存。执行内存（Execution Memory）执行内存是Spark用于存储计算过
转载
2024-06-20 20:07:54
23阅读
