SPARK中DriverMemory和ExecutorMemory SPARK中DriverMemory和ExecutorMemory spark中，不论spark-shell还是spark-submit，都可以设置memory⼤⼩，但是有的同学会发现有两个memory可以设置。分别是driver memory 和executor memory。从名字上⼤概可以猜出⼤概。具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存，⽽是...
在spark1.6之前使用静态内存管理,spark.shuffle.memoryFraction默认值是0.2 spark1.6之后使用统一内存管理,spark.memory.fraction默认是0.75,spark2.0后修改该参数为0.6,执行内存的空间和存储内存的空间可以相互借用内存 13、spark.shuffle.service.enabled 设置客户端读取Executor上的shuffle文件的方式,默认值是false,使用BlockT...
spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置。分别是driver memory 和executor memory。 从名字上大概可以猜出大概。具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存。换言之就是为当前应用分配了多少内存。 executor memory是每个节点上...
if (conf.contains("spark.executor.memory")) { val executorMemory = conf.getSizeAsBytes("spark.executor.memory") // 执行空间内存也需要大于32M的阈值 if (executorMemory < MIN_MEMORY_BYTES) { throw new IllegalArgumentException(s"Executor memory $executorMemory must be at least " + // 通过调整...
1.引言 Spark 是一个基于内存处理的计算引擎,其中任务执行的所有计算都发生在内存中。因此,了解 Spark 内存管理非常重要。这将有助于我们开发 Spark 应用程序并执行性能调优。我们在使用spark-submit去提交spark任务的时候可以使用--executor-memory和--driver-memory这两
堆内内存的大小,由Spark应用程序启动时spark.executor.memory参数配置。Executor内存的并发任务共享JVM堆内内存,这些任务在缓存RDD数据和广播(Broadcast)数据时占用的内存被规划为存储(Storage)内存,而这些任务在执行Shuffle时占用的内存被规划为执行(Execution)内存,剩余的部分不做特殊规划,那些Spark内部的对象实例,或者用户...
由于Driver 的内存管理相对来说较为简单,本文主要对 Executor 的内存管理进行分析,下文中的 Spark 内存均特指 Executor 的内存。 Spark内存分为堆内内存(On-heap Memory) 和堆外内存(Off-heap Memory)。其中堆内内存基于JVM内存模型,而堆外内存则通过调用底层JDK Unsafe API。两种内存类型统一由Spark内存管理模块接...
2). spark.driver.memoryOverhead 默认值是max(DriverMemory*0.1,384m)。在YARN或者kubernetes模式的cluster模式下,driver端申请的off-heap内存的总量,通常是driver堆内存的6%-10%。 3). spark.executor.memory 默认值1g。Executor的jvm内存总量。 4). spark.executor.memoryOverhead ...
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 指定,我们称之为 MonitorMemory。 整个Executor内存区域分为两块: 1. JVM堆外内存 大小由 spark.yarn.executor.memoryOverhead 参数指定。默认大小为 executorMemory * 0.10, with minimum of 384m。 此部分内存主要用于JVM自身,字符串, NIO Buffer(Driect Buffer)等开销。此...
2、spark.driver.memoryOverhead 默认值是max(DriverMemory*0.1,384m)。在YARN或者kubernetes模式的cluster模式下,driver端申请的off-heap内存的总量,通常是driver堆内存的6%-10%。 3、spark.executor.memory 默认值1g。Executor的jvm内存总量。 4、spark.executor.memoryOverhead ...