MemoryManager

github_28583061

于 2017-02-06 04:11:32 发布

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文章标签： java python 缓存 linux 设计模式

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_28583061/article/details/106385258

本文深入解析Spark内存管理机制，包括Execution Memory、Storage Memory与Unified Memory Manager等关键组件。阐述了不同内存分配策略及其对shuffle、join、sort、aggregation及缓存操作的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#MemoryManager

execution memory
- memoryFractionsafetyFraction=0.20.8=0.16 分配20% 最大使用 16%
- 用于shuffles,joins,sorts,aggregations 操作的buffer
storeage memory - memoryFractionsafetyFraction=0.60.9=0.54 分配60% 最大使用 54% - 用于cache RDD,boardcast,task result 缓存 = 0.8 - unroll memory
- 反序列化block = 0.2
system memory
- memoryFraction=0.2 分配20%
- 存储运行中产生的对象
UnifiedMemoryManager
StaticMemoryManager

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