spark內存按用途分為兩大類:execution memory和storage memory。其中execution memory是spark任務用來進行shuffle,join,sort,aggregation等運算所使用的內存;storage memory是用來緩存和傳播集群數據所使用的內存 ...
存儲級別簡介 Spark中RDD提供了多種存儲級別,除去使用內存,磁盤等,還有一種是OFF HEAP,稱之為 使用JVM堆外內存 https: github.com apache spark blob branch . core src main scala org apache spark storage StorageLevel.scala 使用OFF HEAP的優點:在內存有限時,可以減少頻 ...
2019-05-05 20:45 0 817 推薦指數:
spark內存按用途分為兩大類:execution memory和storage memory。其中execution memory是spark任務用來進行shuffle,join,sort,aggregation等運算所使用的內存;storage memory是用來緩存和傳播集群數據所使用的內存 ...
本文基於Spark 1.6.0之后的版本 Spark 1.6.0引入了對堆外內存的管理並對內存管理模型進行了改進,SPARK-11389。 從物理上,分為堆內內存和堆外內存;從邏輯上分為execution內存和storage內存。 Execution內存主要是用來滿足task執行過程中某些算子 ...
Spark 作為一個基於內存的分布式計算引擎,其內存管理模塊在整個系統中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 內存管理的基本原理,有助於更好地開發 Spark 應用程序和進行性能調優。本文旨在梳理 ...
Spark 作為一個以擅長內存計算為優勢的計算引擎,內存管理方案是其非常重要的模塊; Spark的內存可以大體歸為兩類:execution和storage,前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需內存,后者包括cache和節點間數據傳輸所需內存 ...
上篇spark 源碼分析之十五 -- Spark內存管理剖析 講解了Spark的內存管理機制,主要是MemoryManager的內容。跟Spark的內存管理機制最密切相關的就是內存存儲,本篇文章主要介紹Spark內存存儲。 總述 跟內存存儲的相關類的關系 ...
Spark從1.6.0版本開始,內存管理模塊就發生了改變,舊版本的內存管理模塊是實現了StaticMemoryManager 類,現在被稱為"legacy"。"Legacy"模式默認被置為不可用,這就意味着當你用Spark1.5.x和Spark1.6.x運行相同的代碼會有不同的結果,應當多加 ...
一、Spark 內存介紹 在執行 Spark 的應用程序時,Spark 集群會啟動 Driver 和 Executor 兩種JVM進程。 Driver 程序主要負責: 創建 Spark上下文; 提交 Spark作業(Job)並將 Job 轉化為計算任務(Task)交給 ...
本篇文章主要剖析Spark的內存管理體系。 在上篇文章 spark 源碼分析之十四 -- broadcast 是如何實現的?中對存儲相關的內容沒有做過多的剖析,下面計划先剖析Spark的內存機制,進而進入內存存儲,最后再剖析磁盤存儲。本篇文章主要剖析內存管理機制。 整體介紹 Spark內存 ...