在spark中,有时候会报出running ‘REFRESH TABLE tableName’ command in SQL or by recreating the Dataset/DataFrame involved.的错误,这种错误的原因有一种隐形的原因,那就是InMemoryFileIndex会缓存需要scan的文件在内存中, 分析 在scan file的过程中,最主要涉及的是CatalogFileIndex类,该类中的方法filterPartition...
二、InMemoryColumnarTableScan InMemoryColumnarTableScan是Catalyst里的一个叶子结点,包括了要查询的attributes,和InMemoryRelation(封装了我们缓存的In-Columnar Storage数据结构)。 运行叶子节点,出发execute方法对内存数据进行查询。 1、查询时,调用InMemoryRelation,对其封装的内存数据结构的每一个分区进行操作。 2、获取...
在使用 Spark 时，有几种技术可以帮助优化内存的使用，Apache Spark 内存优化是提高 Spark 性能的关键因素之一。下面是一些可以用来优化 Spark 内存使用的技术。数据压缩：在 Spark 中，通过使用压缩算法来减少内存使用是一种常见的优化技术。这可以通过设置 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed 参数来实现。将...
in-memory:连接临时目录中的元数据信息。 spark.sql.hive.metastore.version 否 Spark SQL类型作业的默认值:adb。 非Spark SQL类型作业的默认值:<hive_version>。 指定采用元数据服务版本,支持如下配置: adb:连接AnalyticDB for MySQL中的元数据信息。 <hive_version>:指定Hive MetaStore的版本。 说明 Spark支持的Hi...
由于Spark 本身是一个内存 (in-memory) 计算框架,一般需要借助其他服务来持久化输出,因此,要在 FATE 中使用 Spark 作为计算引擎还需要借助 HDFS 来实现数据的持久化。至于联邦传输则分为了两部分,分别是指令 (pipeline) 的同步和训练过程中消息的同步,它们分别借助 nginx 和 rabbitmq 服务来完成。
1.1 Memory Manager 上面#1中的事情主要由MemoryManager (StaticMemoryManager或UnifiedMemoryManager)负责,它会利用不同的MemoryPool将内存按功能和性质区分开来,包括堆内存储内存池,堆外存储内存池,堆内执行内存池,堆外执行内存池: 4 memory pools in MemoryManager ...
内存列存储(In-Memory Columnar Storage) sparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储; 字节码生成技术(Bytecode Generation) Spark1.1.0在Catalyst模块的expressions增加了codegen模块,使用动态字节码生成技术,对匹配的表达式采用特定的代码动态编译。另外对SQL表达式都作了CG优化, ...
RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。RDD可以认为是MapReduce的超集,也即RDD也可以实现传统的MapReduce计算机制。 4.部署模型 Ignite和Spark的组网基本模式有很大的不同,但在更高层面的资源管理上,支持能力是差不多...
storage memory:主要用于缓存数据块以提高性能,同时也用于连续不断地广播或发送大的任务结果。通过spark.storage.memoryFraction进行配置,默认为0.6。 /** * Return the total amount of memory available for the storage region, in bytes. */private defgetMaxStorageMemory(conf:SparkConf):Long={val systemMaxMemo...
Spark最早源于加州大学柏克莱分校的Matei Zaharia等人发表的一篇论文“Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing”。Spark借鉴了MapReduce的思想,保留了分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷,对MapReduce做了大量的优化,...