importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectOffHeapExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder.appName("OffHeap Example").config("spark.memory.offHeap.enabled","true").config("spark.memory.offHeap.size","2g").getOrCreate()// 进行数据处理valdata=spark.range(0,10...
堆外内存在Spark中可以从逻辑上分成两种: 一种是DirectMemory, 一种是JVM Overhead(下面统称为off heap)。默认情况下,堆外内存是关闭的,我们可以通过spark.memory.offHeap.enabled参数启用,并且通过spark.memory.offHeap.size设置堆外内存大小,单位为字节。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...
在org.apache.spark.memory中,有一个MemoryMode,MemoryMode标记了是使用ON_HEAP还是OFF_HEAP。 https://github.com/apache/spark/blob/branch-2.4/core/src/main/java/org/apache/spark/memory/MemoryMode.java 在org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore中,根据MemoryMode类型来调用不同的存储。 https://githu...
Tungsten引入了统一的地址表示形式,即通过MemoryLocation类来表示On-Heap或Off-Heap两种内存模式下的地址,该类中有两个属性obj和offset,当处于On-Heap模式下,通过使用obj(即为对象的引用)和64 bit的offset来表示内存地址,当处于Off-Heap模式下,直接使用64 bit的offset绝对地址来描述内存...
1.2 Off-heap Memory 为了进一步优化内存的使用,减小GC开销,Spark 1.6版本还增加了对Off-heap Memory的支持,参见SPARK-11389,但Off-heap Memory默认是关闭的,开启须设置参数spark.memory.offHeap.enabled为true,并通过参数spark.memory.offHeap.size设置堆外内存大小,单位为字节。
Spark[三]——Spark对内存的管理[On-Heap Memory、Off-Heap Memory、Storage、Execution、Other],程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
On-heap Memory为堆内内存,Off-heap Memory为堆外内存. 为什么要堆内内存? Spark要通过对存储内存和执行内存各自独立的规划管理,可以决定是否要在存储内存里缓存新的RDD,以及是否为新的任务分配执行内存,在一定程度上可以提升内存的利用率,减少异常的出现。堆内内存的大小,由Spark应用程序启动时的–executor-memory ...
Off-Heap内存是直接分配在操作系统的内存空间中,而不受Java堆大小的限制。 使用堆外内存可以通过配置Spark的内存管理参数来实现。主要的参数是**spark.memory.offHeap.enabled,默认值为false。如果将其设置为true,Spark将启用堆外内存管理。此外,还可以通过spark.memory.offHeap.size**参数来指定堆外内存的总大小。
1. 在TaskMemoryManager中,通过封装Page来定位数据,定位的时候如果是On-heap的话,则先找到对象,然后对象中通过offset来具体定位地址,而如果是Off-heap的话,则直接定位。 逻辑地址:Pagenumber由13个bit组成,51bit组成Offset 如果是On-heap的方式:内存的分配是是由heapMemoryAllocator完成的。
Off-heap model 从spark1.6开始因为了off-heap(SPARK-11389)。默认情况下,Off-heap内存是disabled的,但是我们可以通过spark.memory.offHeap.enabled 启用它,通过参数spark.memory.offHeap.size来设置没存大小。与堆上内存相比,堆外内存的模型相对简单,只包括存储内存和执行内存,其分布如下图所示: ...