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 ...
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 Executor 计算 协调各个 Executor 进程间任务调度。 Executor 程序主要负责: 在工作节点上执行具体的计算任 ...
2020-08-04 15:27 0 873 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
前言 这篇文章主要介绍Go内存分配和Go内存管理,会轻微涉及内存申请和释放,以及Go垃圾回收。从非常宏观的角度看,Go的内存管理就是下图这个样子,我们今天主要关注其中标红的部分。 Go这门语言抛弃了C/C++中的开发者管理内存的方式,实现了主动申请与主动释放管理,增加了逃逸分析和GC ...
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 ...
本文开始死磕JMM(Java内存模型)由于知识点较多,分来写 该文为JMM第一篇 技术往往是枯燥的,本文文字较多 1. JMM是什么? 其实JMM很好理解,我简单的解释一下,在Java多线程中我们经常会涉及到两个概念就是线程之间是如何通信和线程之间的同步,那什么是线程 ...