在Spark Application Web UI的 Stages tag 上，我们可以看到这个的表格，描述的是某个 stage 的 tasks 的一些信息，其中 Locality Level 一栏的值可以有 PROCESS_LOCAL、NODE_LOCAL、NO_PREF、RACK_LOCAL、ANY 几个值。这篇文章将从这几个值入手，从源码角度分析 TaskSetManager 的 Local
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2023-12-28 09:52:19
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今天继续学习 Spark 的内存管理。昨天学习的是储存内存的管理，没看过的可以学习昨天的文章。【Spark】Spark 内存管理 - 存储内存今天学习执行内存的管理。执行内存主要用来存储任务在执行 Shuffle 时占用的内存，Shuffle 是按照一定规则对 RDD 数据重新分区的过程，下面分析 Shuffle 的 Write 和 Read 两阶段对执行内存的使用。1.Shuffle Wri
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2023-10-17 11:28:21
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由于Driver的内存管理较为简单，内存管理主要对Executor的内存管理进行探讨。一、堆内(On-Heap Memory)和堆外(Off-Heap Memory)内存规划 Executor作为一个JVM进程，Executor的内存管理建立在JVM的内存管理之上。Spark对堆内内存进行JVM内存管理，引入了堆外内存，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；其中，堆外
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2023-07-28 19:12:21
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前言写这篇文章的契机是前段时间在Flink社区大群里详细解答了一个问题。 我们每天都会与JVM堆打交道（之前哪篇文章的开头也是这个来着）。但作为大数据工程师，我们对JVM的堆外内存（off-heap memory，英文资料中也常称为native memory）应该也是非常熟悉的，Spark、Flink、Kafka等这些鼎鼎大名的大数据组件都会积极地使用堆外内存，更底层的Nett
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2024-03-05 13:47:47
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本文主要译自spark官网。一，基本概述调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因：1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很
文章目录概要1. 前言2. 堆内和堆外内存2.1 堆内内存(On-heap Memory)2.1.1 堆内内存的申请与释放2.1.2 堆内内存优缺点分析2.1.3 堆内内存分区(静态方式,弃)2.1.4 堆内内存分区(统一方式,现)2.2 堆外内存(Off-heap Memory)2.2.1 堆外内存的启用2.2.2 堆外内存的优缺点2.2.3 堆外内存分区(静态方式,弃)2.2.4 堆外内存分
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2023-11-17 23:29:25
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调节executor堆外内存
spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存，所以使用了堆外内存！
什么时候需要调节Executor的堆外内存大小？
当出现一下异常时：
shuffle file cannot find，executor lost、task lost，out of m
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2023-10-05 20:02:00
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RDD转换算子map(function) 传入的集合元素进行RDD[T]转换 def map(f: T => U): org.apache.spark.rdd.RDD[U]scala> sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),3).map(item => item*2+" " )
res1: org.apache.spark.rdd.RDD[String]
# Spark何时使用堆外内存
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在处理大规模数据时，内存管理是一个重要的领域，特别是如何高效利用内存资源。Spark 默认使用 JVM 堆内存（Heap Memory），但在某些情况下，使用堆外内存（Off-Heap Memory）会更加高效。本文将探讨何时应该使用堆外内存，并通过代码示例进行说明。
## 什么是堆
目录一、堆内内存和堆外内存二、内存空间分配2.1 早期内存管理（静态内存管理）2.2 统一内存管理2.3 同一管理内存的优点三、存储内存管理3.1 RDD的持久化机制3.2 RDD的缓存过程3.3 淘汰与落盘四、执行内存管理4.1 Shuffle Write4.2 Shuffle Read一、堆内内存和堆外内存--1. "堆内内存"：
是指jvm所能使用的内存，并不是完全
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2023-10-11 09:26:55
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（一）内存管理内存管理指的是executor的内存管理。1. 内存分类--堆内存和堆外内存内存分类分为 堆内存和堆外内存。堆内存分为存储storage内存、execution运算内存、other内存。比例是6：2：2 堆内存：Executor内存管理是建立在JVM内存管理之上的。JVM内存就是堆（on-heap）内存。Spark堆JVM内存做了更加详细的划分，以充分利用堆内存。
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2023-07-28 23:03:51
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# Spark堆外内存概述
Apache Spark是一个通用的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。在Spark中，内存管理和资源优化至关重要。除了传统的Java堆内存，Spark还引入了堆外内存（Off-Heap Memory）的概念，用以提高性能和减少Garbage Collection（GC）带来的延迟。
## 什么是堆外内存？
**堆外内存**是指不由Java虚拟机（JVM）的垃圾
# Spark 堆外内存使用监控方案
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，了解堆外内存的使用情况可以帮助我们优化性能和资源管理。堆外内存是指 JVM 堆之外的内存，Spark 使用它来存储某些数据，以减少 GC（垃圾回收）压力并提高性能。本文将介绍如何监控 Spark 的堆外内存使用，包含代码示例及具体方案。
## 1. 确定问题
在 Spark 中，当作业运行效率低下或者内
目录一、堆内和堆外内存规划二、内存空间分配三、存储内存管理四、执行内存管理 一、堆内和堆外内存规划作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，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。
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2023-08-08 15:43:03
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目录任务提交executor堆外内存调节连接时长 总结本篇文章记录用户访问session分析JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长。任务提交/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.ibeifeng.sparkstudy.WordCount \
--num-executors 80 \
--driver-m
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2024-06-21 16:11:47
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1 调节Executor的堆外内存堆外内存是jvm进程中除了java堆内存占用的空间大小，包括方法区，java虚拟机 本地方法张 jvm进程本身所用的内存，直接内存等。通过spark.yarn.executor。memoryoverhead设置。单位为MB Spark底层的shuffle的传输方式是使用netty 的oio传输的，netty在进行网络传输的过程中会申请堆外
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2023-06-11 14:58:04
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我们知道java代码无法强制JVM何时进行垃圾回收，也就是说垃圾回收这个动作的触发，完全由JVM自己控制，它会挑选合适的时机回收堆内存中的无用java对象。代码中显示调用System.gc()，只是建议JVM进行垃圾回收，但是到底会不会执行垃圾回收是不确定的，可能会进行垃圾回收，也可能不会。我们例子中的根本矛盾在于：堆内存由JVM
原创
2024-04-30 11:39:53
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Java堆外内存管理1、JVM可以使用的内存分外2种：堆内存和堆外内存：堆内存完全由JVM负责分配和释放，如果程序没有缺陷代码导致内存泄露，那么就不会遇到java.lang.OutOfMemoryError这个错误。使用堆外内存，就是为了能直接分配和释放内存，提高效率。JDK5.0之后，代码中能直接操作本地内存的方式有2种：使用未公开的Unsafe和NIO包下ByteBuffer。 使用
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2023-06-19 23:37:12
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executor堆外内存
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）；
可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内
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2023-11-11 14:41:03
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文章目录1.堆内和堆外内存规划1.1 堆内内存1.1.1 内存申请与释放1.2 堆外内存2.内存空间分配2.1 静态内存管理(Spark1.6版本以前)2.2 统一内存管理(Spark1.6以后)3.存储内存(Storage)管理3.1 RDD的持久化机制3.2 RDD的缓存过程3.3 淘汰与落盘 主要需要学习的Executor上面的内存管理 1.堆内和堆外内存规划 作为一个JVM进程，Exe
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2023-08-11 14:30:05
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