1. spark 内存用不好是怎样的情况？...甚至都已经溢出到磁盘上了 2.Spark内存管理机制 在一个Executor节点上，内存被分为了堆内内存和堆外内存。...image.png 堆外内存是JVM使用的，对于Spark来说是不可见的。 所以我们大多数讨论的是堆内内存。 如上图。 默认保留300M的保留存储。...Memory 部分 主要用于计算，shuffle用到的 临时内存 Storage Memory 部分 当需要缓存rdd的时候用到的内存 ---- 在Spark1.6之前，这些配置都是相对静态的 1.6...1.先看webUI具体运行所用的内存大小，配置spark.memory.storageFraction（Storage所占系统内存的比例） 在配置spark.memory.fraction（统一内存占整个内存的大小
Spark内存管理 在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务...堆内内存 堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时spark.executor.memory参数配置。...Spark对堆内存的管理是一种逻辑上的规划式的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都是由JVM完成的，Spark只能在申请和释放前记录这些内存。...申请内存： Spark在代码中new一个对象实例 JVM从堆内内存分配空间，创建对象并返回对象引用 Spark保存该对象的引用，记录该对象占用的内存 释放内存： Spark记录该对象释放的内存，删除该对象的引用...静态内存管理 在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在Spark引用程序运行期间均为固定的，但用户可以引用程序启动前进行配置。
理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。...堆内和堆外内存示意图 2.1 堆内内存 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。...Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的"规划式"的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程： 申请内存： Spark...此外，在被 Spark 标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被 JVM 回收，导致实际可用的内存小于 Spark 记录的可用内存。...三、内存空间分配 3.1 静态内存管理 在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，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，堆内内存的分配如图所示
背景： 自从开始接触spark之后就一直很奇怪spark on yarn到底是怎么样跑起来了，具体的内存占用是怎么分配的？...组件： 基于spark2.2.x 正文： spark on yarn内存模型 此处的off-heap特指spark使用堆外内存，配置参数如：spark.memory.offHeap.* 下面我们着重说一下...spark memory，自从spark1.6之后spark默认使用UnifiedMemoryManager作为spark默认的内存管理者。...所以此处会基于UnifiedMemoryManager来说明一下spark有趣的内存管理方式 image.png 我们把图一中spark memory的内存放大之后来看 image.png...对了回答一下开头的欠揍的问题，当container的内存小于Executor memory时spark程序会跑起来吗？
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。...原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7197420.html 误解一：Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是spark一种内存技术...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。...但是有人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。...所以结论是：Spark并不是基于内存的技术！它其实是一种可以有效地使用内存LRU策略的技术。
那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？...为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。...一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。...我们首先了解下以下问题：当一个 Spark 子任务 (Task) 被分配到 Executor 上运行时，Spark 管理内存以及消费内存的大体模型是什么样呢？...三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
最近有不少知识星球粉丝和公众号粉丝给浪尖留言，说是不知道spark on yarn的时候，yarn如何分配Spark 的driver和executor内存的。...今天浪尖就给大家分享一下spark on yarn，内存分配原理。 1. ...spark driver和excutor的off-heap内存是如何配置的。 yarn的最小调度单元。 首先，讲一下上面的这三个概念吧： 1). spark.driver.memory 默认值1g。...3). spark.executor.memory 默认值1g。Executor的jvm内存总量。...5).spark.yarn.am.memory 默认值512m，Appmaster在client模式下的内存。假如是Cluster模式下会使用spark.driver.memory来代替。
本文目录： Spark Shuffle进化史 堆内和堆外内存规划 内存空间分配 存储内存管理 执行内存管理 前言 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色...理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。...Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的"规划式"的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程： 申请内存： Spark...此外，在被 Spark 标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被 JVM 回收，导致实际可用的内存小于 Spark 记录的可用内存。...内存空间分配 3.1 静态内存管理 在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，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，堆内内存的分配如下图所示
Shuffle Write 内存消耗分析 Shuffle Write 的入口链路为： org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask ---> org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter...---> org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter 会产生内存瓶颈的其实就是 org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter...数据获取的过程中，序列化反序列化，也是需要空间的，所以Spark 对数量做了限制，通过如下参数控制： spark.shuffle.spill.batchSize=10000 假设一个Executor的可使用的...具体的大家可以看看 org.apache.spark.util.collection.SizeTracker 我这里给出一个结论： 如果你内存开的比较大，其实反倒风险更高，因为estimateSize...Shuffle Read 内存消耗分析 Shuffle Read 的入口链路为： org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD ---> org.apache.spark.shuffle.sort.HashShuffleReader
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。...堆内和堆外内存示意图 1.1 堆内内存 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。...Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的”规划式”的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程： (1) 申请内存： Spark...此外，在被 Spark 标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被 JVM 回收，导致实际可用的内存小于 Spark 记录的可用内存。...内存空间分配 2.1 静态内存管理 在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，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，堆内内存的分配如图
导读：本文是续接上一篇《Apache Spark内存管理详解(上)》（未阅读的同学可以点击查看）的内容，主要介绍两部分：存储内存管理，包含RDD的持久化机制、RDD缓存的过程、淘汰和落盘；执行内存管理，...图2 Spark Unroll示意图 在《Apache Spark 内存管理详解(上)》（可以翻阅公众号查看）的图3和图5中可以看到，在静态内存管理时，Spark在存储内存中专门划分了一块Unroll空间...执行内存管理 ---- 多任务间内存分配 Executor内运行的任务同样共享执行内存，Spark用一个HashMap结构保存了任务到内存耗费的映射。...Spark用MemoryBlock巧妙地将堆内和堆外内存页统一抽象封装，并用页表(pageTable)管理每个Task申请到的内存页。...小结 ---- Spark的存储内存和执行内存有着截然不同的管理方式：对于存储内存来说，Spark用一个LinkedHashMap来集中管理所有的Block，Block由需要缓存的RDD的Partition
导读：Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。...本文将详细介绍两部分内容，第一部分介绍Spark堆内和堆外内存的规划，主要包含堆内内存、堆外内存以及内存管理接口等方面；第二部重点介绍Spark内存空间的分配，主要包含静态内存管理与统一内存管理的机制。...图2 堆外和堆内内存 堆内内存 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。...Spark对堆内内存的管理是一种逻辑上的“规划式”的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由JVM完成，Spark只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程： 申请内存： Spark在代码中...此外，在被Spark标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被JVM回收，导致实际可用的内存小于Spark记录的可用内存。
一、前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，Driver负责创建SparkContext上下文，提交任务，task的分发等。...Driver端的内存管理比较简单，这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理。...Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理，Spark1.6之前使用的是静态内存管理，Spark1.6之后引入了统一内存管理。...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。...Spark1.6以上版本默认使用的是统一内存管理，可以通过参数spark.memory.useLegacyMode 设置为true(默认为false)使用静态内存管理。
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。...初始的用于 unroll 的内存大小由 spark.storage.unrollMemoryThreshold 控制，默认为 1M。...unroll 内存 二也是为了尽量保障向 MemoryManager 申请的 unroll 内存能稍大于真实消耗的 unroll 内存，以避免 OOM（若向 MemoryManager 申请的 unroll...内存小于真实使用的，那么就会导致 MemoryManager 认为有比真实情况下更多的空闲内存，如果使用了这部分不存在的空闲内存就会 OOM） 如图所示，要符合一定的条件才 check unroll...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
欢迎关注我的微信公众号：FunnyBigData 作为打着 “内存计算” 旗号出道的 Spark，内存管理是其非常重要的模块。...作为使用者，搞清楚 Spark 是如何管理内存的，对我们编码、调试及优化过程会有很大帮助。...本文之所以取名为 "Spark 内存管理的前世今生" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案，而在之前一直使用旧方案。...让我们结合上图做进一步说明： execution 内存 execution 最大可用内存为 jvm space * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction...storage 内存 storage 最大可用内存为 jvm space * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction，默认为
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...1、Spark内存管理 首先我们看一下Spark的内存使用，主要分为两类：Execution Memory和Storage Memory。...接下来，将详细说明Spark Executor堆内内存与堆外内存的具体情况。...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。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块。作为使用者的我们，搞清楚 Spark 是如何管理内存的，对我们编码、调试及优化过程会有很大帮助。...本文之所以取名为 "Spark 新旧内存管理方案剖析" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案，加之当前很多公司还在使用 1.6 以前的版本，所以本文会对这两种方案进行剖析。...* spark.shuffle.memoryFraction 全用了，需要有个安全百分比 所以最终用于 execution 的内存量为：executor 最大可用内存 * spark.shuffle.memoryFraction...* spark.storage.safetyFraction，默认为 executor 最大可用内存 * 0.54 spark.storage.memoryFraction：用于做 memory cache...的内存占 executor 最大可用内存的百分比，该值不应大于老生代 spark.storage.safetyFraction：防止 OOM 的安全比例，由 spark.storage.safetyFraction
Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”....事实上，它并不被spark所用，即便你想将所有的内存设置为堆内存为spark缓存数据，你也无法占用这一部分内存资源。...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。...3、 存储内存 Spark的存储内存被也分为存储内存与执行内存。它们的比例可通过spark.memory.storageFraction来设置。默认值为0.5 。
如果已经熟悉Spark的就略过吧。 前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。...比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache...按上面的逻辑，内存使用其实是非常小的，10G内存跑100T数据也不是难事。但是为什么Spark常常因为内存问题挂掉呢？ 我们接着往下看。 Shuffle的本质是什么？ 这就是为什么要分Stage了。...所以我们尽可能的把数据先放到内存，再批量写到文件里，还有读磁盘文件也是给费内存的动作。把数据放内存，就遇到个问题，比如10000条数据，到底会占用多少内存？这个其实很难预估的。...这些存在内存的数据就表示了某个RDD处理后的结果。这个才是说为啥Spark是内存计算引擎的地方。在MR里，你是要放到HDFS里的，但Spark允许你把中间结果放内存里。
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