spark是如何使用堆棧的

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spark進(jìn)程是以JVM進(jìn)程運(yùn)行的,可以通過-Xmx和-Xms配置堆棧大小,它是如何使用堆棧呢?下面是spark內(nèi)存分配圖。

spark是如何使用堆棧的

storage memory

spark默認(rèn)JVM堆為512MB,為了避免OOM錯(cuò)誤,只使用90%。通過spark.storage.safetyFraction來設(shè)置。spark通過內(nèi)存來存儲(chǔ)需要處理的數(shù)據(jù),使用安全空間的60%,通過 spark.storage.memoryFraction來控制。如果我們想知道spark可以緩存多少數(shù)據(jù)?假設(shè)使用executors數(shù)為N,那么緩存數(shù)據(jù)為N*90%*60%*512MB。 ##shuffle memory shuffle memory的內(nèi)存為“Heap Size” * spark.shuffle.safetyFraction * spark.shuffle.memoryFraction。默認(rèn)spark.shuffle.safetyFraction 是 0.8 , spark.shuffle.memoryFraction是0.2 ,因此shuffle memory為 0.8*0.2*512MB = 0.16*512MB ##unroll memory unroll memory的內(nèi)存為spark.storage.unrollFraction * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction,即0.2 * 0.6 * 0.9 * 512MB = 0.108 * 512MB。unroll memory用作數(shù)據(jù)序列化和反序列化。

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文章標(biāo)題:spark是如何使用堆棧的
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