
Spark
时间的美景
一万年太久,只争朝夕
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spark1.6内存管理
Spark从1.6.0版本开始,内存管理模块就发生了改变,旧版本的内存管理模块是实现了StaticMemoryManager 类,现在被称为”legacy”。”Legacy”模式默认被置为不可用,这就意味着当你用Spark1.5.x和Spark1.6.x运行相同的代码会有不同的结果,应当多加注意。考虑的兼容性,可以通过设置spark.memory.useLegacyMode为可用,默认是false原创 2016-07-30 11:24:42 · 443 阅读 · 0 评论 -
Spark1.5堆内存分配
这是spark1.5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原创 2016-07-30 11:26:50 · 1200 阅读 · 0 评论