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。本文旨在梳理 ...
Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎,内存管理方案是其非常重要的模块 Spark的内存可以大体归为两类:execution和storage,前者包括shuffles joins sorts和aggregations所需内存,后者包括cache和节点间数据传输所需内存 在Spark . 和之前版本里,两者是静态配置的,不支持借用,spark . 对内存管理模块进行了优化,通过内存空间 ...
2016-08-31 23:47 0 5780 推荐指数:
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。本文旨在梳理 ...
spark内存按用途分为两大类:execution memory和storage memory。其中execution memory是spark任务用来进行shuffle,join,sort,aggregation等运算所使用的内存;storage memory是用来缓存和传播集群数据所使用的内存 ...
本文基于Spark 1.6.0之后的版本 Spark 1.6.0引入了对堆外内存的管理并对内存管理模型进行了改进,SPARK-11389。 从物理上,分为堆内内存和堆外内存;从逻辑上分为execution内存和storage内存。 Execution内存主要是用来满足task执行过程中某些算子 ...
Spark从1.6.0版本开始,内存管理模块就发生了改变,旧版本的内存管理模块是实现了StaticMemoryManager 类,现在被称为"legacy"。"Legacy"模式默认被置为不可用,这就意味着当你用Spark1.5.x和Spark1.6.x运行相同的代码会有不同的结果,应当多加 ...
一、Spark 内存介绍 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种JVM进程。 Driver 程序主要负责: 创建 Spark上下文; 提交 Spark作业(Job)并将 Job 转化为计算任务(Task)交给 ...
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 ...
1. 堆内和堆外内存规划 1.1 堆内内存 堆内内存的大小,由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。Executor 内运行的并发任务共享 JVM 堆内内存,这些任务在缓存 RDD 数据和广播 ...
本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系。 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储。本篇文章主要剖析内存管理机制。 整体介绍 Spark内存 ...