以该命令为例,我们设置一个executor并分配内存为2800m,可以看到ui上只给executor分配了1.5G的内存。同理,如果你设置了--executor-memory=2g,那么实际上只会有1048.8M((2048 - 300) * 0.6)的内存会被分配。 spark-submit --master yarn \ --num-executors=1 \ --executor-memory=2800m \ --class org.apa...
默认StorageLevel为MEMORY_ONLY且不可更改 persist: 默认StorageLevel为MEMORY_ONLY,可以自由设置StorageLevel 注意: 懒执行,持久化的最小单位为分区 spark会自动监控各节点的缓存情况,请采用LRU移除一些数据 应用程序所有job结束,持久化数据丢失 也可以通过unpersist()方法手动移除缓存,它是立即执行的 持久化可以赋值给一个...
MemoryManager有两个子类StaticMemoryManager(静态内存管理),UnifiedMemoryManager(统一内存管理,Spark1.6之后默认)。 MemoryManager包含四个内存池对象(内存池MemoryPool通过Long型变量,控制内存池的使用情况)和tungstenMemoryAllocator(Allocates memory for use by Unsafe/Tungsten code)。 内存有关方法: MemoryManager的acqui...
参数MEMORY_OVERHEAD_FACTOR和MEMORY_OVERHEAD_MIN一般不能直接修改,是Spark代码中直接写死的。 2、executor-memory计算 计算公式: val executorMem = args.executorMemory + executorMemoryOverhead 假设executor-为X(整数,单位为M),即 1) 如果没有设置spark.yarn.executor.memoryOverhead, executorMem= X+max(X*...
spark.yarn.executor.memoryOverhead = Max(384MB, 7% of spark.executor-memory) 例如当我设置 --executor-memory=20时, 我们实际请求了 20GB + memoryOverhead = 20 + 7% of 20GB = ~23GB 运行具有executors大内存的通常会导致过多的GC延迟。
默认情况下Off-heap模式的内存并不启用,我们可以通过 spark.memory.offHeap.enabled 参数开启,并由 spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存的大小,单位是字节(占用的空间划归 JVM OffHeap 内存)。 如果堆外内存被启用,那么 Executor 内将同时存在堆内和堆外内存,两者的使用互补影响,这个时候 Executor 中的 Executi...
executorMem= X+max(X*0.1,384) 2)如果设置了spark.yarn.executor.memoryOverhead(整数,单位是M) executorMem=X +spark.yarn.executor.memoryOverhead 需要满足的条件: executorMem< yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 注意:以上代码位于Client.scala中。
本文翻译自https://spoddutur.github.io/spark-notes/distribution_of_executors_cores_and_memory_for_spark_application.html。 译文如下: 是否曾经想要知道如何根据你的集群,配置这些Spark运行参数:--num-executors, --executor-memory and --execuor-cores 呢?
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...
大小由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory或 spark.executor.memory 参数配置，即JVM最大分配的...