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。
spark.executor.memory:JVM On-Heap内存(堆内内存),在使用spark submit提交的时候,可以通过配置--executor-memory来对这个值进行修改。 spark.yarn.executor.memoryOverhead:这是用于配置Executor的额外内存,因为Executor在执行的时候,可能会超过executor memory,所以会为executor预留一部分内存。 spark.memory.offHeap.enab...
Spark 封装了UnsafeMemoryAllocator类来分配和释放堆外内存,分配的方法如下: public MemoryBlock allocate(long size) throws OutOfMemoryError { long address = Platform.allocateMemory(size); return new MemoryBlock(null, address, size); } 其中Platform.allocateMemory(size)会调用Unsafe.allocateMemory来从堆外分...
堆内存的使用严重依赖 JVM 的 GC 器,对于大内存的使用频繁的 GC 经常会对性能造成很大影响。 Java 提供的 ByteBuffer.allocateDirect 方法可以分配堆外内存,其分配大小受 MaxDirectMemorySize 配置限制。另一种分配堆外内存的方法就是 Unsafe 的 allocateMemory 方法,相比前者,它完全脱离了 JVM 限制,与 C 中的 ma...
systemMemory = Runtime.getRuntime.maxMemory,其实就是通过参数 spark.executor.memory 或 --executor-memory 配置的。 usableMemory = systemMemory - reservedMemory 堆外内存(Off-heap Memory) 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.siz...
统一的内存块表示 - MemoryBlock 对于堆内存,分配、释放及对象引用关系都由 JVM 进行管理。new 只是返回一个对象引用,而不是该对象在进程地址空间的地址。堆内存的使用严重依赖 JVM 的 GC 器,对于大内存的使用频繁的 GC 经常会对性能造成很大影响。
统一的内存块表示 - MemoryBlock 对于堆内存,分配、释放及对象引用关系都由 JVM 进行管理。new 只是返回一个对象引用,而不是该对象在进程地址空间的地址。堆内存的使用严重依赖 JVM 的 GC 器,对于大内存的使用频繁的 GC 经常会对性能造成很大影响。
JVM has on heap and off heap memory. If a java proc write a file to the disk(not in Direct_IO mode), the os will cache the file in memory as page cache, I'm curious if the page cache is a part of JVM offheap memory? The background is I'm running a scala Spark job in K8S...
可以通过spark.memory.offHeap.enabled开启。 堆外内存的大小由spark.memory.offHeap.size指定。 堆外内存的优点: Spark直接操作系统堆外内存,减少了不必要的内存开销,和频繁的GC的扫描和回收,提高了性能 可以被精准的申请和释放。(因为堆内内存是由JVM管理的。所以无法实现精准的释放) 整合yarn和Spark 我们先对一...
spark.driver.extraJavaOptions是否接受s3存储桶位置作为有效参数？问题实际上是“XX：HeapDumpPath是否接受...