Spark2.2——MemoryManager

最新推荐文章于 2024-04-30 07:14:08 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-30 07:14:08 发布 · 405 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客围绕Spark2.2的MemoryManager展开，但目前内容仅占位，未提供具体信息。

占个位

spark学习-38-Spark的MemoryManager
九师兄
11-26 1589
MemoryManager 参考很有价值的博客： http://blog.csdn.net/dabokele/article/details/51475469 http://m.blog.csdn.net/uuffo/article/details/78601253 http://blog.csdn.net/anonymous_cx/article/details/522150031.spark的
Spark的新方案UnifiedMemoryManager内存管理模型分析
九师兄
07-04 1187
　　StaticMemoryManager继承与MemoryManager，它是静态的内存分配，是1.6版本以前的实现，就像是建筑商建造好了房子，用户来到直接住进去就好了（弊端：有的人多住了小房子，有的人少住了大房子）。而UnifiedMemoryManager是自由分配内存的实现，相当于组装房，你要多大我给你多大。 1.初始化 　　spark.memory.useLegacyMode...
Spark统一内存管理：UnifiedMemoryManager
aijiudu的博客
09-19 2330
@DT大数据梦工厂 Spark统一内存管理：UnifiedMemoryManager，内存管理图： Spark静态内存管理：StaticMemoryManager请看：http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/77885953 一、统一内存管理：Execution和Storage之间是软边界，任一方都可以从另一方借用内存。Execution...
Spark内存管理
#include<?>
07-08 1136
概述spark从1.6.0开始内存管理发生了变化，原来的内存管理由StaticMemoryManager实现，现在被称为Legacy,在1.5.x和1.6.0中运行相同代码的行为是不同的，为了兼容Legacy,可以通过spark.memory.useLegacyMode来设置，默认该参数是关闭的。 spark.memory.useLegacyMode=false如果采用1.6之前的模型，这会使用St
【Spark系列】：Spark的内存模型
hxcaifly的博客
01-05 6138
1. 前言 我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。为了更好地利用 Spark，深入地理解其内存管理模型具有非常重要的意义，这有助于我们对 Spark 进行更好的调优；在出现各种内存问题时，能够摸清头脑，找到哪块内存区域出现问题。下文介绍的内存模型全部指 Executor 端的内存模型， Driver 端的内存模型本文不做介绍。统...
Spark之内存管理MemoryManager及统一内存管理源码分析
ylltw01的博客
04-23 372
Spark MemoryManager 1.MemoryManager接口 1.1.概述 在Spark中，MemoryManager接口定义了Storage内存和Execution内存统一管理分配的公共方法。包括堆内以及堆外内存。 1.2.相关成员 // 堆内Storage内存池 protected val onHeapStorageMemoryPool = new StorageMemoryPo...
spark1.6统一内存管理(UnifiedMemoryManager)
CxCo的专栏
04-07 2147
从spark1.6开始，引入了新的内存管理方式-----统一内存管理(UnifiedMemoryManager)。 在统一内存管理下，spark一个executor中的jvm heap内存被划分成如下图: 在开始介绍图中各个部分之前，我们先明确一个概念（我还是以我熟悉spark on yarn来介绍），我们在为Executor申请内存的时候，实际是JVM 的堆(heap)内存。而JVM
spark内存管理
cobracanary的博客
07-21 1902
spark内存管理
Spark内存管理详解
m0_61607827的博客
04-22 4791
前言 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 和
Spark01 —— Spark基础
最新发布
Byyyi耀的博客
04-30 2226
Spark基础 为什么选择Spark? Spark基础配置 Spark WordCount实例 Spark运行架构 Spark分区 Spark算子 Spark优化
Spark 2.2内核源码深度解析：核心原理与关键模块剖析
“16-2，BlockManager源码剖析中.html”深入探讨了Spark的数据存储抽象——BlockManager，它是RDD缓存、广播变量、Shuffle中间数据读写的统一接口。该组件基于Netty实现高效的远程块传输，支持多种存储级别（MEMORY_...
SparkUnifiedMemoryManager内存管理模型分析
01-27
Spark的内存使用，大体上可以分为两类：Execution内存和Storage内存。在Spark1.5版本之前，内存管理使用的是StaticMemoryManager，该内存管理模型最大的特点就是，可以为Execution内存区与Storage内存区配置一个静态的boundary，这种方式实现起来比较简单，但是存在一些问题：为了克服上述提到的问题，尽量提高Spark计算的通用性，降低内存调优难度，减少OOM导致的失败问题，从Spark1.6版本开始，新增了UnifiedMemoryManager（统一内存管理）内存管理模型的实现。UnifiedMemoryManager依赖的一些组件类及
spark系列——运行模式（一）local模式配置（详解）
王同学的博客
09-30 4241
spark----local模式 1， 了解内容 1.Spark官网地址 http://spark.apache.org/ 2．文档查看地址 https://spark.apache.org/docs/2.4.0/ 3．下载地址 https://spark.apache.org/downloads.html 2 ，重要角色 2.1 Driver（驱动器） Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操
Spark存储体系——块管理器BlockManager
LINBE_blazers的博客
04-25 2657
BlockManager运行在每个节点上（包括Driver和Executor），提供对本地或远端节点上的内存、磁盘及堆外内存中Block的管理。存储体系从狭义上来说指的就是BlockManager，从广义上来说，则包括整个Spark集群中的各个BlockManager、BlockInfoManager、DiskBlockManager、DiskStore、MemoryManager、Memory...
Spark技术栈——Spark Core
weixin_47391932的博客
09-21 463
Spark Core 1. Spark的有几种部署模式，每种模式特点？ 1.本地模式 Spark不一定非要跑到Hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类： local：只启动一个executor。 local[k]：启动k个executor。 local[*]：启动跟CPU数目相同的executor。 2.standalone模式 分布式部署集群，自带完整的服务，资源管理和任务监控是Spark自己监控，这个模式
Spark(Memory)
weixin_34038293的博客
06-05 200
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
MemoryManager
chbxw
04-08 894
一、MemoryManager //spark 内存管理器， 默认false: 1.6之前使用StaticMemoryManager ; val useLegacyMemoryManager = conf.getBoolean("spark.memory.useLegacyMode", false) val memoryManager: MemoryManager = ...
5-spark-memory
github_28583061的博客
04-19 319
5-spark-memory.md 内存分类 堆内内存(On-heap Memory) 默认情况下，Spark 仅仅使用了堆内内存。Executor 端的堆内内存区域大致可以分为以下四大块： Execution 内存：主要用于存放 Shuffle、Join、Sort、Aggregation 等计算过程中的临时数据 Storage 内存：主要用于存储 spark 的 cache 数据，例如RD...
Spark 内存管理
weixin_43900672的博客
06-17 1987
Spark 内存管理 堆内内存和堆外内存 作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM(最小为六十四分之一，最大为四分之一)的内存管理之上，此外spark还引入了堆外内存（不在JVM中的内存），在spark中是指不属于该executor的内存。 堆内内存：由 JVM 控制，由GC（垃圾回收）进行内存回收，堆内内存的大小，由 Spark 应用程序启动时的 executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置，这些配置在 spark-env.sh 配置文
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值