private[spark]defevictBlocksToFreeSpace(blockId:Option[BlockId],space:Long,memoryMode:MemoryMode):Long={assert(space>0)memoryManager.synchronized{varfreedMemory=0LvalrddToAdd=blockId.flatMap(getRddId)valselectedBlocks=new ArrayBuffer[BlockId]defblockIsEvictable(blockId:BlockId,entry:MemoryEntry[_]):...
在spark的内存管理中, 有一个和内核内存管理非常相似的概念, 就是内存页memory page. 在内核中, memory page是使用buddy algorithm来管理, 在spark中也非常类似, 每次可以分配连续的2^n个页给需要的block使用. Linux内核中默认的页大小一般是4K, 而spark中是1M /** * The default page size, in bytes. * ...
在 Unified Memory Management in Spark 1.6 中详细讲解了为何选择这种策略,简单总结如下: 数据清除的开销 : 驱逐storage内存的开销取决于 storage level,MEMORY_ONLY 可能是最昂贵的,因为需要重新计算,MEMORY_AND_DISK_SER 正好相反,只涉及到磁盘IO。溢写 execution 内存到磁盘的开销并不昂贵,因为 execution 存储的数...
s"option or spark.driver.memory in Spark configuration.") } // SPARK-12759 Check executor memory to fail fast if memory is insufficient if (conf.contains("spark.executor.memory")) { val executorMemory = conf.getSizeAsBytes("spark.executor.memory") if (executorMemory < minSystemMemory) { ...
spark的内存管理有两套方案,新旧方案分别对应的类是UnifiedMemoryManager和StaticMemoryManager。 旧方案是静态的,storageMemory(存储内存)和executionMemory(执行内存)拥有的内存是独享的不可相互借用,故在其中一方内存充足,另一方内存不足但又不能借用的情况下会造成资源的浪费。新方案是统一管理的,初始状态是内存各占一...
在Spark-1.6.0中,引入了一个新的参数spark.memory.userLegacyMode(默认值为false),表示不使用Spark-1.6.0之前的内存管理机制,而是使用1.6.0中引入的动态内存分配这一概念。 从SparkEnv.scala的源码中可以看到,该参数设置为true或false,主要影响到构造memoryManager的类的不同: ...
my Spark UI shows wrong executor information (~512 MB instead of ~1400 MB): Also my App name equalsTest App Namewhen running in client mode, but isspark.MyAppwhen running in cluster mode. It seems that however some default settings are taken when running in Cluster mode. ...
2016年1月4号 Spark 1.6 发布。提出了一个新的内存管理模型: Unified Memory Management。这篇文章会详细分析新的内存管理模型,方便大家做调优。 前言 新的内存模型是在这个Jira提出的,JIRA-10000,对应的设计文档在这:[unified-memory-management](https://issues.apache.org/jira/secure...
希望这篇文章可以帮你更好的理解spark新的内存管理机制,并以此来应用。 译自:https://0x0fff.com/spark-memory-management/ 如有不当之处或有宝贵意见,请私信联系我,及时更正。
Unified memory management From Spark 1.6+, Jan 2016 Instead of expressing execution and storage in two separate chunks, Spark can useone unified region(M), which they both share. When execution memory is not used, storage can acquire all ...