"memoryBytesSpilled" -> metrics.memoryBytesSpilled, //内存溢写的大小 "diskBytesSpilled" -> metrics.diskBytesSpilled, //溢写到磁盘的大小 "peakExecutionMemory" -> metrics.peakExecutionMemory //executor的最大内存 ) val jedisKey = "taskMetrics_" + { currentTimestamp } jedis.set(jedisKey, Json(...
内存占比为 UsableMemory * spark.memory.fraction * (1 - spark.memory.storageFraction),Spark 2+ 中,默认初始状态下 Storage Memory 和 Execution Memory 均约占系统总内存的30%(1 * 0.6 * (1 - 0.5) = 0.3)。在 UnifiedMemory 管理中,这两部分内存可以相互借用,具体借用机制我们下一小节会详细介绍。
Getting Result Time: 扩大到 10 倍,最多1ms Peak Execution Memory: 扩大到 10 倍,最多 1b Input Size / Records: 扩大到 10 倍,918.8 KB * 2 / 2 Shuffle Write Size / Records 0: 扩大到 10 倍,294.0 B * 2/ 20 可以看到,这样大概估计下来,除去 Scheduler Delay 的时间,其实其他时间也没消耗多...
需要注意的是,测试ExecutionMemory的时候,为了保证能够进入到申请ExecutionMemory的逻辑,我加了spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold=1这个设置。也就是说,只要ExternalAppendOnlyMap中数据的大小大于1Byte,并且上次spill以后到现在插入了32的倍数条数据,就需要可以申请ExecutionMemory。 疑问 在测试的过程中,不断冒出来...
可以看到,“Peak memory total”和“Spill size total”这两个数值,足以指导我们更有针对性地去设置 spark.executor.memory、spark.memory.fraction、spark.memory.storageFraction,从而使得 Execution Memory 区域得到充分的保障。 Sort Metrics Aggregate 对于Aggregate 操作,Spark UI 也记录着磁盘溢出与峰值消耗,即 Spill...
这部分内存就被称做execution内 从getMaxExecutironMemory方法可知,每个executor分配给execution的内存为:Execution Memory = systemMaxMemory * memoryFraction(默认0.2) * safetyFraction(默认0.8), 默认为 executor 最大可用内存 * 0.16。 Execution内存在运行时会被分配给运行在JVM上的task。这里不同的是,分配给每个...
这个整个池分为2个区域 -Storage Memory(存储内存) 和Execution Memory(执行内存) ,它们之间的边界由spark.memory.storageFraction参数设置,默认为0.5。 UnifiedMemoryManager内存管理方案的优点是,该边界不是静态的。在某部分内存有压力的情况下,边界将被移动,即一个区域将通过从另一个借用空间而增长。稍后会讨论“移...
spark.memory.storageFraction默认是0.5,存储Storage和执行Execution各占50%内存空间也就是434*0.5=217MB。 剩下的资源是给用户留下的内存大小 另外,需要特别注意的是,堆外内存的大小不会算在 executor memory 中,也就是说加入你设置了 --executor memory 10G 和 -spark.memory.offHeap.size=10G,那总共可以使用 ...
WARN memory.ExecutionMemoryPool: Internal error: release called on 5242880 bytes but task only has 0 bytes of memory from the on-heap execution pool 的错误。 从Spark 的源码看到这段警报来自于这里,在结束 task 释放内存时触发的,那么这种警报的出现原因是什么呢?既然是 warn 而不是 error,对运行结果...
堆内内存的大小,由 Spark 应用程序启动时的 - executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。Executor 内运行的并发任务共享 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...