Spark内存管理详解
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 ...
原文：Spark内存管理
本文基于Spark . . 之后的版本 Spark . . 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 。 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对内存的需求，例如shuffle过程中map端产生的中间结果需要缓存在内存中。 Storage内存主要用来存储RDD持久 ...
2017-05-11 09:41 0 1663 推荐指数：
相关推荐
Spark(二): 内存管理
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 ...
Spark内存管理
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 ...
spark1.6内存管理
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 ...
Spark 内存管理模型详解
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 1.6以后的内存管理机制
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 ...
spark内存管理这一篇就够了
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 ...
spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析
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 ...