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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在本文中，将会对各个内存的分布以及设计原理进行详细的阐述 相对于静态内存模型（即Storage和Execution相互隔离、彼此不可拆借），动态内存实现了存储和计算内存的动态拆借：也就是说，当计算内存超了，它会从空闲的存储内存中借一部分内存使用存储内存不够用的时候，也会向空闲的计算内存中拆借值得注意的地方是：被借走用来执行运算的内存，在执行完任务之前是不会释放内存的通俗的讲，运行任务会借存储的内
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2024-06-19 21:10:58
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4. RDD的依赖关系6.1 RDD的依赖RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 6.2 窄依赖窄依赖指的是每
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2024-07-02 14:30:48
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在利用Spark开发各类计算任务时，Executor内存的配置永远是重中之重，因此了解Spark的内存管理机制是非常有益的。 在1.6版本之前，Spark只有一种内存管理机制，即静态内存管理（StaticMemoryManager），1.6版本以后又引入了新的统一内存管理（UnifiedMemoryManager）。下面分别来看一下这两种机制的细节。静态内存管理任何一个Spark Executor
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2023-09-20 09:51:19
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“戏”说spark---spark 内存管理 Spark内存管理简述
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。
在“戏”说Spark---Spark架构一文中，我们知道在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver
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2023-12-11 22:59:26
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Spark运行是内存分为三部分，执行内存（execute memory）,存储内存（storge memory）,预留内存（reserved memory）.在1.6版本以前执行内存和存储内存是静态分配的，意思着应用一启动后，各区域的内存大小就是不变的。这就会带来一个后果，有时执行内存严重不足，但是存储内存又都没怎么用，或者相反
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2023-07-13 21:47:01
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spark 内存管理 文章目录spark 内存管理spark 1.6 内存管理机制spark 2.0 内存管理机制spark 3.3.1 官方文档spark 内存相关参数调优 spark 1.6 内存管理机制https://0x0fff.com/spark-memory-management统一内存管理Spark 1.6 之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理的区别在于存储内存和执行内存共享同
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2023-10-22 23:09:07
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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 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（
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2024-03-12 13:34:00
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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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Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”. “Legacy” 默认已经被废弃掉了，它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。需要注意的是，出于兼容性的考虑，你依旧可以使用”legacy”，通过设置spark.memory.useLe
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2024-08-09 13:03:03
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Spark的内存管理机制
原创
2022-11-21 11:03:38
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# Spark的内存运行机制详解
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理工具，以其高效的内存计算能力而闻名。在本文中，我们将详细介绍 Spark 的内存运行机制，帮助初学者了解其基本流程和代码实现。
## 整体流程
首先，我们从 Spark 的内存运行机制的整体流程入手，整理成以下表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 04:56:08
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spark 两种内存管理模式原理、源码以及conf参数调节写在前面： 两种内存管理模式都将内存分为storge内存区域和execution内存区域，storge内存区域主要负责持久化RDD数据、和broadcast数据（广播数据），execution内存区域主要负责缓存在shuffle过程中中间数据。一、静态内存管理静态内存管理是saprk1.6版本之前所用的内存管理模式，spark以后的版本因为
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2023-12-04 20:13:53
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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 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。下方内容中的
原创
精选
2022-09-01 21:24:38
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1、RDD的缓存（cache和persist）spark最重要一个能力就是：在不同的操作中把数据集缓存（cache）或存留（persist）在内存（memory）中。当持久化一个RDD后，每个节点都会把计算的分片的结果保存在内存中，之后可以对此数据集在其他action中再次使用。这使得后续的action变得迅速（通常快10x）[1].2、缓存的级别源码在：package org.apache.sp
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2023-10-09 15:27:01
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反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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Spark内存管理机制1 内存管理面临的挑战内存消耗来源多种多样，难以统一管理。Spark运行时内存消耗主要包括3个方面：
框架本身在数据处理时所需要的内存(如Shuffle Read/Write阶段使用的类HashMap和Array数组)数据缓存，对于需要重复使用的数据，我们一般缓存到内存中，避免重复计算用户代码消耗的内存(User Code)，如用户在reduceByKey(func)、
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2023-09-19 22:40:44
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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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
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2023-09-14 21:27:00
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