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…

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v…

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…

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…

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…

存储级别简介 Spark中RDD提供了多种存储级别,除去使用内存,磁盘等,还有一种是OFF_HEAP,称之为 使用JVM堆外内存 https://github.com/apache/spark/blob/branch-2.4/core/src/main/scala/org/apache/spark/storage/StorageLevel.scala 使用OFF_HEAP的优点:在内存有限时,可以减少频繁GC及不必要的内存消耗(减少内存的使用),提升程序性能. Spark内存管理根据版本划分为两…

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…

Spark 内存管理 Spark 执行应用程序时, 会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程 Driver 负责创建 SparkContext 上下文, 提交任务, task的分发等. Executor 负责 task 的计算任务, 并将结果返回给 Driver, 同时需要为需要持久化的 RDD 提供储存. Driver 端的内存管理比较简单, 这里说的 Spark内存管理针对 Executor 端的内存管理. Spark 内存管理分为 静态内存管理 和 统一内存管理, S…

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…