市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。...请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构，有什么技术的程序不是在内存中运行，需要数据从硬盘中拉取，然后供cpu进行执行？...抛开spark的执行模型的方式，它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存，大大提高了程序的执行效率。而hadoop由于本身的模型特点，多个任务之间数据通信是必须借助硬盘落地的。...Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。 什么样是内存技术？就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...但是为什么我们并没有把Oracle 称作是基于内存的解决方案呢？再想想操作系统IO，你知道吗？所有的IO操作也是会用到LRU缓存技术的。 Spark在内存中处理所有的操作吗？
在我们使用ARM等嵌入式Linux系统的时候，一个头疼的问题是GPU，Camera，HDMI等都需要预留大量连续内存，这部分内存平时不用，但是一般的做法又必须先预留着。...通过这套机制，我们可以做到不预留内存，这些内存平时是可用的，只有当需要的时候才被分配给Camera，HDMI等设备。下面分析它的基本代码流程。 1....申请连续内存 申请连续内存仍然使用标准的arch/arm/mm/dma-mapping.c中定义的dma_alloc_coherent()和dma_alloc_writecombine()，这二者会间接调用...接下来要回收page，回收page的作用是，不至于因为拿了连续的内存后，系统变得内存饥饿： -> /* * Reclaim enough pages to make sure that...内核内存分配的migratetype 内核内存分配的时候，带的标志是GFP_，但是GFP_可以转化为migratetype： static inline int allocflags_to_migratetype
欢迎关注我的微信公众号：FunnyBigData 在《Spark 内存管理的前世今生（上）》中，我们介绍了 UnifiedMemoryManager 是如何管理内存的。...我们先对上图中的流程做进一步的说明，然后再简洁的描述下整个过程以加深印象 1-1-1: 为什么申请初始 unroll 内存不成功还继续往下走？...初始的用于 unroll 的内存大小由 spark.storage.unrollMemoryThreshold 控制，默认为 1M。...那为什么还要这么做呢？...总结 上篇文章主要讲解 MemoryManager 是怎样管理内存的，即如何划分内存区域、分配踢除策略、借用策略等，并不涉及真正的内存分配，只做数值上的管理，是处于中心的storage 内存调度 “调度
管理的内存 系统预留的大小为：1 - spark.storage.memoryFraction - spark.shuffle.memoryFraction，默认为 0.2。...，即 300M，可以通过设置 spark.testing.reservedMemory 改变，一般只有测试的时候才会设置该配置，所以我们可以认为系统预留大小为 300M。...另外，executor 的最小内存限制为系统预留内存的 1.5 倍，即 450M，若 executor 的总内存大小小于 450M，则会抛出异常 storage、execution 安全系数外的内存：大小为...numBytes: Long, memoryMode: MemoryMode): Boolean 更具体的说法应该是为某个 block（blockId...原则是即使能借更多，也只借够用的就行 执行借用操作，如果需要 storage 的空闲内存和之前 storage 从 execution 借用的的内存加起来才能满足，则会进行踢除 cached blocks
因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。...从Spark 1.6.0版本开始，Spark默认采用一种新的内存管理模型UnifiedMemoryManager，称为统一内存管理，其特点是可以动态调整Execution和Storage的内存，参见SPARK...Reserved Memory：默认300M的系统预留内存，主要用于程序运行，参见SPARK-12081。 各个区域内存情况，如下图所示： ?...堆外内存划分上没有了用户内存与预留内存，只包含Execution Memory和Storage Memory两块区域，内存情况如下图所示： ?...本文参考了社区的一些分享，结合相关图解，从Spark总体内存使用、堆内内存、堆外内存等几个方面，重点对Spark的动态内存管理这块做了简单介绍。
Java 程序执行过程的内存分析 内存分析先知 栈： 1、每个线程私有，不能实现线程间的共享！ 2、局部变量放置于栈中。 3、栈是由系统自动分配，速度快！栈是一个连续的内存空间！...堆： 1、放置new出来的对象！ 2、堆是一个不连续的内存空间，分配灵活，速度慢！ 方法区： 1、被所有线程共享！ 2、用来存放程序中永远不变或唯一的内容。（类代码信息、静态变量、字符串常量） ?...; } } Test1类 重点：注意看代码里的注释，我把每一条的语句的执行过程都做了很详细的讲解 public class Test1 { public static void...执行完成后释放这个栈帧。...这是对上面 Test1 类执行代码的内存分析图！！！
自从spark1.6版本开始，内存管理将实现自UnifiedMemoryManager.那么新的内存管理如下图： ? 1、预留内存。 为系统预留的内存。同时它是写死的300MB大小。...2、 计算内存 它是一个为spark分配的内存池。...那么它将消耗spark的使用内存。...所以在代码中，我们需要根据数据量来设定相关的参数，来防止OOM的发生。 3、 存储内存 Spark的存储内存被也分为存储内存与执行内存。...Execution Memory 这个资源池按我的理解，用来执行shuffle操作的task。它主要用于shuffle过程中map结果的缓存，是以hash作为聚合散列的。
简言之，RDD 是一种抽象的数据模型，这种数据模型用于囊括、封装所有内存中和磁盘中的分布式数据实体。对于大部分 Spark 初学者来说，大家都有一个共同的疑惑：Spark 为什么要提出这么一个新概念？...理论上，如果计算节点内存足够大，那么所有关于 RDD 的转换操作都可以放到内存中来执行，这便是“内存计算”的由来。...桶装薯片的制作流程，与 Spark 分布式计算的执行过程颇为神似。 我们先从食材的视角审视薯片的加工流程，首先，3 颗土豆作为原始素材被送上流水线。...随着纳米工艺的飞速发展，在不远的将来，也许内存的价格会像现在的磁盘一样便宜。正是基于这样的判断，Spark 提出了“内存计算”的概念。...RDD 转换和 Spark 分布式内存计算的工作流程。
前言 我这篇文章会分几个点来描述Spark Streaming 的Receiver在内存方面的表现。...一个大致的数据接受流程 一些存储结构的介绍 哪些点可能导致内存问题，以及相关的配置参数 另外，有位大牛写了Spark Streaming 源码解析系列，我觉得写的不错，这里也推荐下。...这个是Spark内存控制的第一道防线，填充currentBuffer 是阻塞的，消费Kafka的线程直接做填充。...放的方式很简单，直接把currentBuffer做为Block的数据源。这就是为什么currentBuffer不会被复用。...而且currentBuffer使用的并不是spark的storage内存，而是有限的用于运算存储的内存。 默认应该是 heap*0.4。除了把内存搞爆掉了，还有一个是GC。
在进行memcpy操作时，虽然是内存操作，但是仍然是耗一点点CPU的，今天测试了一下单线程中执行memcpy的效率，这个结果对于配置TCP epoll中的work thread 数量有指导意义。...如下基于8K的内存快执行memcpy， 1个线程大约1S能够拷贝500M，如果服务器带宽或网卡到上限是1G,那么网络io的work thread 开2个即可，考虑到消息的解析损耗，3个线程足以抗住硬件的最高负载
将计算的中间结果存储由磁盘转为内存，消除磁盘I/O加载中间结果所带来的开销 Apache Spark --> RDD 诞生 为什么需要RDD？...一个计算每个分区的函数，即在父RDD上执行何种计算。Spark中RDD的计算是以分片为单位的。...之间的依赖关系 在Spark应用的执行流程中，逻辑运算会使用许多转换操作，而每个转换操作都会生成新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系。...，包括数据挖掘，机器学习，图算法等，因为这些程序通常都会在很多记录上执行相同的操作。...Worker：Spark集群中的Worker接收到Task后，Worker启动Executor，Executor启动线程池执行Task，这个Task就相当于Executor中进程中的一个线程。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。...这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram)，但其实这也正是其内存管理的特点。 ?...上表中something代表的正是free命令中”buffers/cached”的内存，由于这块内存从操作系统的角度确实被使用，但如果用户要使用，这块内存是可以很快被回收被用户程序使用，因此从用户角度这块内存应划为空闲状态...因此，如果你用top或者free命令查看系统的内存还剩多少，其实你应该将空闲内存加上buffer/cached的内存，那才是实际系统空闲的内存。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux系统为什么要吃掉我的“内存”,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。 ?...执行流程 map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为...静态内存管理中存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置。...统一内存管理与静态内存管理的区别在于储存内存和执行内存共享同一块空间，可以互相借用对方的空间。...这里也就是为什么会在配置中将enable.auto.commit 设置成false的原因。
带有slaveEndpoint的目的是为了便于接收BlockManagerMaster回复的消息，在register方法执行结束后向发送者BlockManageMaster发送一个简单的消息true....spark.diskStore.subDirectories获取，默认为64.那么为什么DisBlockManager要创建二级目录？...那么下来，我们再深入了解下MemoryStore，我们在配置spark的时候，会配置计算内存与缓存内存的比例，实质是通过MemoryStore将没有序列化的Java对象数组或者序列化的ByteBuffer...通过占座方式占用的内存currentUnrollMemory.其实意思就是预留空间，可以防止在向内存真正写入数据时，内存不足发生溢出。...这里有个重要的点，叫做unrollSafely，为了防止写入内存的数据过大，导致内存溢出，Spark采用了一种优化方案，在正式写入内存之前，先用逻辑方式申请内存，如果申请成功，再写入内存，这个过程就跟名字一样了
顾名思义，StorageMemoryPool用于存储，比如RDD数据、广播变量数据的缓存与分发；ExecutionMemoryPool用于执行，这包含Spark的计算（连接、聚合、排序等等）和Shuffle...核心数； onHeapStorageMemory： 用于存储的堆内内存的大小（字节）； onHeapExecutionMemory： 用于执行的堆内内存的大小（字节）。...MemoryManager初始化了4个内存池，分别是堆内、堆外的存储内存池，以及堆内、堆外的执行内存池。...堆外存储内存占总堆外内存的比例则由配置项spark.memory.storageFraction指定，默认0.5，即50%，剩下的就是堆外执行内存。这个参数在后面还会出现。...它也是Spark作业内存调优的基础。
，你会发现你的机器正在进行大量的运算，甚至变得无响应而使你不得不使用 ctrl + c 来中断执行，以免程序最终达到无药可救的地步；因为我知道你会这样做，所以我为你做好了这一步，你可以直接在 playground...执行这段代码。...许多程序员都曾经写过类似的代码而导致函数的无限循环调用，并使得他们的程序崩溃，但一般情况下并不足以对他们的机器造成毁灭性破坏。问题是，为什么 Go 的程序就特殊一点的呢？...当函数执行完毕，事情并没有就此结束，函数的返回参数又被拷贝至调用者的栈结构中，然后释放无用的栈空间。 通过这个过程，有效地实现了栈内存的无限使用。...可以被 Go 使用的堆内存取决于许多方面，包括你的 CPU 架构以及操作系统，但一般依赖于你机器可用的物理内存，因此你的机器会在即将使用完堆内存之前进行大量交换存储器的操作。
内存检测曲线 从上图看到，1，2，3这三个点好像是都发生了GC，但是这个时候，APP内存的占用并不是很高，距离最大内存还有很远，那么这个时候为什么会发生内存GC呢，其实直观上也比较好理解，如果一直等到最大内存才...那GC的时机到底是什么时候呢？是不是每次内存块分配的时候都会GC，这个应该也是否定的，本文就来简单的了解下内存分配、GC、内存增长等机制。...Dalvik虚拟的内存分配策略--不够GC.jpg 所以，Android在申请内存的时候，可能先分配，也可能先GC，也可能不GC，这里面最关键的点就是内存利用率跟Free内存的上下限，下面简单看源码了解下堆内存分配流程...，为什么不等到最大内存在GC，以及普通GC的可能时机，当然，对于内存的GC是更加复杂的，不在本文的讨论范围之内，同时这个也解释频繁的分配大内存会导致GC抖动的原因，毕竟，如果你超过了maxFree ，就一定...作者：看书的小蜗牛 原文链接:Android内存分配/回收的一个问题-为什么低内存的时候也GC 仅供参考，欢迎指正
、内存管理器MemoryManager有了比较深入的了解，接下来要介绍的就是MemoryStore，它负责Spark内存存储的具体事项，将内存管理机制与存储块联系起来。...然后就可以具体探究该方法的执行流程了： 调用reserveUnrollMemoryForThisTask()，申请初始的展开内存，并随时记录该块使用了多少展开内存。...最后将剩余未处理的块解锁。 如果腾出的空间最终仍然不能达到目标值，就不会执行淘汰动作，新的块也不会被存入。...总结 本文首先简要介绍了MemoryEntry的作用，然后详细阅读了MemoryStore的源码，了解了序列化数据和反序列化数据在Spark内存中的读写流程。...信息量确实很大，也比较枯燥，但到此为止，我们总算对内存在Spark存储体系中的作用有了较为全面的认识。下一篇文章就会进入磁盘存储的领域。
程序中声明的变量在编译期间就已经被绑定到目标内存。 优点：程序鲁棒性（健壮性）高，毕竟内存分配都在掌控中。 缺点：只能使用数组这种确定内存占用大小的数据结构，不能使用链表等动态数据结构。...不能够使用递归，每次重新调用相同函数都会覆盖之前的数据。 阶段二、栈内存分配（Stack Allocation） 内存被划分成不同的内存帧。...需要保持数据的有序性，无法使用链表等动态数据结构。 阶段三、堆内存分配（Heap Allocation） 变量保存在可变大小的内存区域中，即堆。数据也不被要求连续存放在内存中。...程序员的编码难度加大，要小心翼翼管理已分配的内存，比如C++使用malloc函数分配内存，用free函数释放malloc已分配的内存。如果没有回收好的话，会造成极大的浪费，毕竟内存也是稀缺的。...阶段四、垃圾回收（Garbage Collection） 随着编程语言的不断发展，出现了以Java会代表的支持自动垃圾回收内存的编程语言，降低了程序员的编码难度。
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