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。...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...2.当Storage内存不足时，可部分占用Execution的内存空间。反之相同。 3.他们之间有一个buffer的区域可以互相占用 4.提高内存的利用率 生产环境中如何配置这些参数？...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读取配置 我们知道，有一些配置可以在多个地方配置。...配置 spark-env.sh的SPARK_EXECUTOR_MEMORY配置 同一个配置可以在多处设置，这显然会造成迷惑，不知道spark为什么到现在还保留这样的逻辑。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置，并根据策略决定使用哪个配置。...Step1：创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单，定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置，并赋空值。...若一个配置在多处设置，则优先级如下： spark-submit --选项 > spark-defaults.conf配置 > spark-env.sh配置 > 默认值 最后，附上流程图 ?
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。...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...在默认情况下堆外内存并不启用，可以通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定堆外空间的大小。...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。
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。...在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置 spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。...）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode 参数启用。...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...静态内存管理图示——堆外 静态内存管理机制实现起来较为简单，但如果用户不熟悉 Spark 的存储机制，或没有根据具体的数据规模和计算任务或做相应的配置，很容易造成"一半海水，一半火焰"的局面，即存储内存和执行内存中的一方剩余大量的空间
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？
1 配置远程登录服务器上的jupyter notebook 1.1 安装jupyter notebook 安装Anaconda，就已经自动jupyter notebook，没有的话自己从新安装。...x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem 填入相关信息，生成mycert.pem文件 1.4 配置...2 Jupyter连接pyspark 在服务器端，添加的~/.bashrc文件中添加如下环境变量： #py-spark export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark.../python:$PYTHONPATH #pythonpath指向spark目录下的python文件夹 export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark/python...在服务器终端中输入 $ pyspark 之后同样会打印出访问链接，输入到本地浏览器访问即可。
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。
但是退出 Spark-shell 之后, 执行的所有任务记录全部丢失. 所以需要配置任务的历史服务器, 方便在任何需要的时候去查看日志. 一....配置步骤 在配置之前，如果spark服务还在启动中请先停止！ [bigdata@hadoop002 spark]$ sbin/stop-all.sh ? 1....，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。...分发配置文件 // 可依次操作 也可分发 xsync spark-defaults.conf xsync spark-env.sh 4. 启动历史服务 // 1....启动任务, 查看历史服务器 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop002
快速数据处理: Spark 利用内存计算，能够极大地提高处理速度，特别是在迭代计算和交互式查询中。...不同于传统的逐一烹饪方式，Spark 可以同时处理多种食材就如它在内存中快速处理大数据一样。.../# 重命名mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-without-hadoop /opt/module/spark# 修改spark-env.sh配置文件# 修改文件名。.../spark/conf/spark-env.shexport SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)# 配置SPARK_HOME环境变量vim /etc/profile.../profile配置spark# 在hive中创建spark配置文件vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf# 添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行
那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？...为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。...一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。...我们首先了解下以下问题：当一个 Spark 子任务 (Task) 被分配到 Executor 上运行时，Spark 管理内存以及消费内存的大体模型是什么样呢？...三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
配置机器 hostname vi /etc/hostname 增加S1PA11 再执行 # hostname S1PA11 ---修改成功 打开hosts文件 并修改关联关系： 127.0.0.1...=0.268 ms 64 bytes from S1PA11 (10.58.44.47): icmp_seq=2 ttl=62 time=0.273 ms 目前 两台机器是可以通信的 ssh免密码验证配置...首先在S1PA11机器配置（该机器是master） 进去.ssh文件: [spark@S1PA11 sbin]$ cd ~/.ssh/ 生成秘钥 ssh-keygen : ssh-keygen -t.../.ssh）： [spark@S1PA11 .ssh]$ scp authorized_keys spark@10.126.45.56:~/.ssh/ 现在讲两台机器 .ssh/ 文件夹权限改为700... .ssh/authorized_keys service sshd restart 注：ssh可同时支持publickey和password两种授权方式，publickey默认不开启，需要配置为
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. ...基础概念 要掌握这个知识点，要了解以下几个点： spark driver和executor的on-heap内存是如何配置的。...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。...在client模式下driver的堆内存，不要通过SparkConf设置，要用--driver-memory命令替换，或者在默认的配置文件里配置。
CPU的情况 top top 命令是监视 Linux 中实时系统进程的基本命令之一，显示系统信息和正在运行的进程信息，如：正常运行时间，平均负载，正在运行的任务，登录的用户数，CPU利用率，MEM利用率，内存和交换信息...2、查看内存总容量 # /proc/meminfo统计的是系统全局的内存使用状况 cat /proc/meminfo # MemTotal: 总的物理内存，需要转换一下 # MemFree: 空闲内存...，表示系统尚未使用的内存 2.1）通过free来显示内存的使用情况 free free -m free -g # 默认不加参数就是以 KB 为单位显示结果， # 可以加-m，显示内存总量，以...MB 为单位显示结果， # 可以加-g，显示内存总量，以 GB 为单位显示结果。
今天，星球里有个妹子问了一个问题，问题出自前面的一篇文章： spark 内存，GC及数据结构调优 其中有段话：在gc的统计信息中，如果老年代接近满了， 减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction...她的疑惑是为啥不直接设置： spark.memory.storageFraction 以减少存储内存的占比。 大家可以思考一下，减少spark.memory.storageFraction，可行吗？...要知道spark的大部分内存分为执行内存和存储内存。他们共享一个存储空间M。同时，存储内存在执行内存空闲的时候可以占用执行内存空间，执行内存也可以在存储内存大于一个阈值R的时候占用存储内存。...然后就会明白，假如我们单纯的减少spark.memory.storageFraction是行不通的，因为存储内存可以占用执行内存进行缓存，缓解不了老年代被吃满的状况，所以只能调整spark.memory.fraction...2.spark最骚的操作是，没有加内存解决不了的问题，假如有那是没加够。 所以建议大家在学习的时候注意深入细心，然后连贯思考。
本篇博客，博主就为大家带来在Spark上配置JobHistoryServer的详细过程。 ?...---- 1.进入到spark安装目录下的conf文件夹 cd /export/servers/spark/conf 2.修改配置文件名称 vim spark-defaults.conf spark.eventLog.enabled...=hdfs://node01:8020/sparklog 配置了该属性后，在start-history-server.sh时就无需再显式的指定路径，Spark History Server页面只展示该指定路径下的信息...spark.history.retainedApplications=30指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数.../spark/sbin/start-all.sh 6.在master上启动日志服务器 /export/servers/spark/sbin/start-history-server.sh 7.运行一个计算
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...其中 myMemoryThreshold可通过如下配置获得初始值 spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold = 5 * 1024 * 1024 接着会向 shuffleMemoryManager...： ExecutorHeapMemeory * 0.2 * 0.8 上面的数字可通过下面两个配置来更改： spark.shuffle.memoryFraction=0.2 spark.shuffle.safetyFraction...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
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。...在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置 spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。...）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode 参数启用。...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...静态内存管理图示——堆外： 静态内存管理机制实现起来较为简单，但如果用户不熟悉 Spark 的存储机制，或没有根据具体的数据规模和计算任务或做相应的配置，很容易造成"一半海水，一半火焰"的局面，即存储内存和执行内存中的一方剩余大量的空间
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。...在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置 spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。...）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode 参数启用。...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...静态内存管理图示——堆外 静态内存管理机制实现起来较为简单，但如果用户不熟悉 Spark 的存储机制，或没有根据具体的数据规模和计算任务或做相应的配置，很容易造成”一半海水，一半火焰”的局面，即存储内存和执行内存中的一方剩余大量的空间
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
1、存储系统 如果可以的话，把Spark的hadoop的节点安装在一起，最容易的方式是用standalone的模式安装，用mapred.child.java.opts设置每个任务的内存，用mapred.tasktracker.map.tasks.maximum...2、本地硬盘 当Spark没办法把所有的内容放在内存中计算的时候，它会把部分内容存储到硬盘当中，推荐一个节点配置4-8块硬盘，不要配置RAID，仅仅是作为单独的mount点。...用spark.local.dir来配置本地磁盘目录，如果跑着HDFS，使用和HDFS一样的硬盘。...3、内存 Spark最少在运行8GB以上的内存的机器上面，推荐是把最多75%的内存分配给Spark，把剩下的分配给操作系统和缓存。...5、CPU核心 Spark支持扩展数十个CPU核心一个机器，它实行的是线程之间最小共享。我们需要至少使用8-16个核心的机器，当内存足够的情况之下，程序跑起来，就看CPU和网络了。
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