Spark内核-内存管理

Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程

我们只关注Executor的内存.

内存分为

存储内存 : 存储数据用的.

执行内存: 执行shuffle时占用的.

其他内存: 用户自定义的对象.

这是由jvm管理.spark自己不知道,只能spark自己估算,有时准,有时不准.

spark找操作系统要的内存.自己可以管理,其他和堆内内存一样.

spark.memory.offHeap.enabled  默认不开启,由此参数控制堆外内存的开启关闭

spark.memory.offHeap.size   内存大小.

运行程序时,就要设置存储内存和执行内存的比例,不能更改,太辣鸡,弃之.

可以动态调整存储内存和执行内存的比率.

但是,执行内存是大哥,当自己的被别人占据后,如果想要,可以驱逐别人.

而存储内存是小弟,当自己的地盘被执行内存占领后,要不回来.

如果一个 RDD 上要执行多次行动，可以在第一次行动中使用 persist 或 cache 方法，在内存或磁盘中持久化或缓存这个 RDD，从而在后面的行动时提升计算速度。

对于存储内存来说，Spark 用一个 LinkedHashMap 来集中管理所有的 Block，Block 由需要缓存的 RDD 的 Partition 转化而成

执行内存主要用来存储任务在执行 Shuffle 时占用的内存

Shuffle 的 Write 和 Read 两阶段对执行内存的使用

看不懂.

作者：十一喵先森

链接：https://juejin.im/post/5e1c41c6f265da3e152d1e62

来源：掘金

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