spark 内存管理
Spark内存管理之钨丝计划详解大数据
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
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark内存管理机制详解大数据
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（
日期 2023-06-12 10:48:40
关于Spark 1.5 版本中Spark自己管理内存而不是由Java管理内存的解释详解大数据
1.Spark 1.5版本针对DataFrame引入的新的内存管理，防止由JVM管理导致频繁GC的现象，极大了提升了性能，具体Spark 1.5版本的更新内容见以下链接： http://weibo.com/p/1001603885229470280066#_loginLayer_1454047368241 2.Spark 1.5引入的新的内存管理器其实就是通过unsfae类在堆外分配内存，此部
日期 2023-06-12 10:48:40Spark内存管理详解大数据
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、Shuff
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark Tungsten in-heap / off-heap 内存管理机制
这篇文章具体描述了Spark Tungsten project 引入的新的内存管理机制，并且描述了一些使用细节。 发现目前还没有这方面的文章，而自己也对这块比较好奇，所以就有了这篇内容。 分析方式基本是自下而上，也就是我们分析的线路会从最基础内存申请到上层的使用。我们假设你对sun.misc.Unsafe 的API有一些最基本的了解。 in-heap 和 off-heap (Memory
日期 2023-06-12 10:48:40
超大超详细图解，让你掌握Spark memeoryStore内存管理的精髓
摘要：memoryStore主要是将没有序列化的java对象数组或者序列化的byteBuffer放到内存中。 本文分享自华为云社区《spark到底是怎么确认内存够不够用的？超大超详细图解！让你掌握Spark memeoryStore内存管理的精髓》，作者： breakDraw
日期 2023-06-12 10:48:40Spark 内存管理
内存管理 内存在管理上区分： 堆内内存（On-heap Memory）：Executor JVM的堆内存堆外内存（Off-heapMemory
日期 2023-06-12 10:48:40Hive on Spark生产调优之内存管理
前言 之前在Hive on Spark跑测试时，100g的数据量要跑⼗⼏个⼩时，⼀看CPU和内存的监控，发现 POWER_TEST阶段（依次执⾏30个查询）CPU只⽤了百分之⼗⼏，也就是没有把整个集群的性能利⽤起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最⼤性能显得尤为重要。 Spark作业运⾏原理 详细原理见上图。我们使⽤spark
日期 2023-06-12 10:48:40spark的内存分配管理
SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spark.memory.useLegacyMode配置,能够控制选择的内存管理器实例. 假设设置为t
日期 2023-06-12 10:48:40