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 ...
原文：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。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark . 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD Shuffl ...
2018-01-05 14:23 1 5248 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 ...
Spark内存管理
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内存模型详解
1 堆内和堆外内存规划 Spark执行器(Executor)的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的空间（OnHeap+Off-heap）进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了Off-heap 内存模式，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟 ...
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 ...
Nginx内存管理详解
Nginx内存管理详解 目录： 1.Nginx内存管理介绍 2.Nginx内存池的逻辑结构 3.Nginx内存池的基本数据结构 4.内存池基本操作介绍 5.内存池管理源码详解 6.内存池使用源码详解 7.小结 1.Nginx内存管理介绍 在C/C++语言 ...
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 ...