问题描述 在测试spark on yarn时,发现一些内存分配上的问题,具体如下. 在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小 SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spark-driver进程分配的内存大小 执行$SPARK_HOME/bin/spark-sql…

1.JVM自带众多内存诊断的工具,例如:JMap,JConsole等,第三方IBM JVM Profile Tools等. 2.日志!在开发.测试.生产环境中最合适的就是日志,特别是Driver产生的日志!调用RDD.cache(),当进行cache()操作时,Driver上的BlockManagerMaster会记录该信息并写进日志中去!…

Spark Tungsten揭秘 Day3 内存分配和管理内幕 恭喜Spark2.0发布,今天会看一下2.0的源码. 今天会讲下Tungsten内存分配和管理的内幕.Tungsten想要工作,要有数据源和数据结构,这时候会涉及到内存管理,而内存管理也是后续做很多分析和逻辑控制的基础. 内存分配 我们从内存分配的入口MemoryAllocator开始: allocate() 分配的是一块连续干净的内存空间,如果不是干净的话,会先用zero方法,把里面填充为0.我们注意到操作的数据结构都是Memor…

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有…

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一…

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论…

spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer )    建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因为KryoSerializer比JavaSerializer快,但是有可能会有些Object会序列化失败,这个时候就需要显示的对序列化失败的类进行KryoSerializer的注册,这个时候要配置spark.kryo.registrator参数 Spa…

SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spark.memory.useLegacyMode配置,能够控制选择的内存管理器实例. 假设设置为true时,选择的实例为StaticMemoryManager实例,否则选择UnifiedMemoryMan…

在Spark-1.6.0中,引入了一个新的参数spark.memory.userLegacyMode(默认值为false),表示不使用Spark-1.6.0之前的内存管理机制,而是使用1.6.0中引入的动态内存分配这一概念. 从SparkEnv.scala的源码中可以看到,该参数设置为true或false,主要影响到构造memoryManager的类的不同: val useLegacyMemoryManager = conf.getBoolean("spark.memory.useLegacyM…

现在全闪存阵列已经见怪不怪了,EMC的XtremIO,还有VNX-F(Rockies),IBM FlashSystem.全闪存真正为效率而生,重新定义存储速度.凭借极致性能,高可用性,为您极大提高企业级应用效率.提到闪存的优势,那么毋庸置疑的就是速度!而在速度优势背后,SSD则面临着价格.容量以及寿命等方面的限制. 当然随着技术的发展,成本的下降,SSD有可能会取代机械硬盘,成为下一代企业存储的主要介质.机械硬盘可能转变为磁带的角色. 但是,闪存速度的确就是现在存储系统的极限吗?现在有需要基于内…

Spark内存管理机制 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. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在…

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 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver…

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 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…

Spark内存管理之钨丝计划 1. 钨丝计划的产生的原因 2. 钨丝计划内幕详解  一:“钨丝计划”产生的本质原因 1, Spark作为一个一体化多元化的(大)数据处理通用平台,性能一直是其根本性的追求之一,Spark基于内存迭代(部分基于磁盘迭代)的模型极大的满足了人们对分布式系统处理性能的渴望,但是有Spark是采用Scala+ Java语言编写的所以运行在了JVM平台,当然JVM是一个绝对伟大的平台,因为JVM让整个离散的主机融为了一体(网络即OS),但是JVM的死穴GC反过来限制了Spa…

在spark里面,内存管理有两块组成,一部分是JVM的堆内内存(on-heap memory),这部分内存是通过spark dirver参数executor-memory以及spark.executor.memory来进行指定: 另外一部分是堆外内存(off-heap memory),堆外内存默认是关闭,需要通过spark.memory.offheap.enabled以及spark.memory.offheap.size来进行开启以及设置大小:堆外内存在可以实现回收迅速(GC是周期性回收),同时…

在spark里面,内存管理有两块组成,一部分是JVM的堆内内存(on-heap memory),这部分内存是通过spark dirver参数executor-memory以及spark.executor.memory来进行指定: 另外一部分是堆外内存(off-heap memory),堆外内存默认是关闭,需要通过spark.memory.offheap.enabled以及spark.memory.offheap.size来进行开启以及设置大小:堆外内存在可以实现回收迅速(GC是周期性回收),同时…

一.概述 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 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Dr…

前言 下面的分析基于对spark2.1.0版本的分析,对于1.x的版本可以有区别. 内存配置 key 默认 解释 spark.memory.fraction 0.6 spark可以直接使用的内存大小系数 spark.memory.storageFraction 0.5 spark存储可以直接使用的内存大小系数 spark.memory.offHeap.enabled false 是否开启spark使用jvm内存之外的内存 spark.memory.offHeap.size 0 jvm之外,spa…

这是spark1.5及以前堆内存分配图 下边对上图进行更近一步的标注,红线开始到结尾就是这部分的开始到结尾 spark 默认分配512MB JVM堆内存.出于安全考虑和避免内存溢出,Spark只允许我们使用堆内存的90%,这在spark的spark.storage.safetyFraction 参数中配置着.也许你听说的spark是一个内存工具,Spark允许你存储数据在内存.其实,Spark不是真正的内存工具,它只是允许你使用内存的LRU(最近最少使用)缓存 .所以,一部分内存要被用来缓存你要…

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内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory…

上篇spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制,主要是MemoryManager的内容.跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储,本篇文章主要介绍Spark内存存储. 总述 跟内存存储的相关类的关系如下: MemoryStore是负责内存存储的类,其依赖于BlockManager.SerializerManager.BlockInfoManager.MemoryManager. BlockManager是BlockEvictionHandl…

MemoryManager内存管理器 内存管理器可以说是spark内核中最重要的基础模块之一,shuffle时的排序,rdd缓存,展开内存,广播变量,Task运行结果的存储等等,凡是需要使用内存的地方都需要向内存管理器定额申请.我认为内存管理器的主要作用是为了尽可能减小内存溢出的同时提高内存利用率.旧版本的spark的内存管理是静态内存管理器StaticMemoryManager,而新版本(应该是从1.6之后吧,记不清了)则改成了统一内存管理器UnifiedMemoryManager,同一内存管…

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 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver…

概述 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 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driv…

上节学习回顾 1.判断对象存活算法:引用计数法和可行性分析算法 2.垃圾收集算法:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法 3.垃圾收集器: Serial:新生代收集器,采用复制算法,单线程. ParNew:新生代收集器,采用复制算法,多线程. Parallel Scavenge:新生代收集器,采用复制算法,多线程,注重吞吐量. Serial Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,单线程. Parallel Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,多线程,与Parallel Scaveng…

java内存分配 A:栈 存储局部变量 B:堆 存储所有new出来的 C:方法区(方法区的内存中) 类加载时 方法信息保存在一块称为方法区的内存中, 并不随你创建对象而随对象保存于堆中; D:本地方法区(系统相关) E:寄存器(CPU使用) 注意:         a:局部变量 在方法定义中或者方法声明上定义的变量. b:栈内存和堆内存的区别                栈:数据使用完毕,就消失.------>存储的是值类型 局部变量:在栈中 堆:每一个new出来的东西都有地址 -------…

当C程序运行在操作系统上时,操作系统会给每一个程序分配一定的栈空间. 堆为所有程序共有的,需要时需要申请访问. 一.栈 局部变量.函数一般在栈空间中. 运行时自动分配&自动回收:栈是自动管理的,程序员不需要手工干预.方便简单. 反复使用:栈内存在程序中其实就是那一块空间,程序反复使用这一块空间. 脏内存:栈内存由于反复使用,每次使用后程序不会去清理,因此分配到时保留原来的值. 临时性:(函数不能返回栈变量的指针,因为这个空间是临时的) 栈会溢出:因为操作系统事先给定了栈的大小,如果在函数中无穷尽…

在 JVM内存垃圾回收方法 中,我们已经详细讨论了内存回收,但是,我们程序中生成的对象是如何进行分配的呢?以下所述针对的是HotSpot虚拟机. 1.Java堆结构 以HotSpot为例,如下图: Heap = { Old + NEW = {Eden, from, to} },Old 即 年老代(Old Generation),New 即 年轻代(Young Generation).年老代和年轻代的划分对垃圾收集影响比较大. 1.1.年轻代 所有新生成的对象首先都是放在年轻代(或称新生代,You…

本文是<深入理解Java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践>的读书笔记 在介绍Java的垃圾回收方法之前,我们先来了解一下Java虚拟机在执行Java程序的过程中把它管理的内存划分为若干个不同的的数据区的什么? 1.Java运行时数据区的划分 如下图: 其中程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈这3个区域的内存随线程而生,随线程而灭的,因此这几个区域的内存分配与回收都是有确定的,我们不需要考虑这几个区域的内存的分配与回收.而堆和方法区则不一样,我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象,这部分…

Buddy(伙伴的定义): 这里给出伙伴的概念,满足以下三个条件的称为伙伴:1)两个块大小相同:2)两个块地址连续:3)两个块必须是同一个大块中分离出来的: Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存算法在内存碎片问题上已经做的相当出色,但是该算法中,一个很小的块往往会阻碍一个大块的合并,一个系统中,对内存块的分配,大小是随机的,一片内存中仅一个小的内存块没有释放,旁边两个大的就不能合并. 2)算法中有一定的浪费现象,伙伴算法是按2的幂次方大小进行分配内存块,当然这样做是有原因的,即为了避免把大…