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...
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...
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...
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,...
(sparkSession,globbedPaths,options,userSpecifiedSchema,fileStatusCache)}InMemoryFileIndex.refresh0()InMemoryFileIndex.listLeafFiles()InMemoryFileIndex.bulkListLeafFiles()val parallelPartitionDiscoveryParallelism=private[sql]defbulkListLeafFiles(...spark.sql.sources.parallelPartitionDiscovery.parallelism 默认...
但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar ...
参数:spark.executor.memory。 参数说明:代表每个Executor的内存。通常与spark.executor.cores保持1:4设置即可,例如设置spark.executor.cores为1,spark.executor.memory为4 GB。当Executor抛出java.lang.OutOfMemoryError异常时,需要调大该值。 设置Executor堆外内存。
the data in the traditional DataFrame will be streamed to the UDF on the worker machines in the Arrow format. Once inside the UDF, you’ll now work with the Microsoft.Data.Analysis.DataFrame (rather than RecordBatches)- it will be in-memory on a single machine. The concept of the Micros...
Spark拥有高效的数据处理能力,可以在大规模集群上并行执行任务;采用内存计算(in-memory computing)的方式,将数据存储在内存中,所以计算会很快,而且还支持各种机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、推荐等任务的实现(GPT3就是用其实现的),还有就是有python的接口,写起来很方便,下面是关于Spark的一些重要的概念: ...