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张小明 2025/12/30 2:41:08
建设网站规划书,做一个招聘网站需要多少钱,海口网站建设加王道下拉,做的比较好的旅行网站Spark的静态内存管理机制 Apache Spark 是一个分布式计算框架,其内存管理机制对于性能至关重要。静态内存管理(Static Memory Management)是 Spark 早期版本(如 1.6 之前)中采用的一种固定内存分配策略。它通过预先划分内存区域来管理执行和存储任务,确保资源隔离但缺乏…Spark的静态内存管理机制Apache Spark 是一个分布式计算框架,其内存管理机制对于性能至关重要。静态内存管理(Static Memory Management)是 Spark 早期版本(如 1.6 之前)中采用的一种固定内存分配策略。它通过预先划分内存区域来管理执行和存储任务,确保资源隔离但缺乏灵活性。下面我将逐步解释其工作机制、配置方式、优缺点以及后续演进。根据Spark 静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage 和Execution。Storage 主要用于缓存RDD 数据和broadcast 数据,Execution 主要用于缓存在shuffle 过程中产生的中间数据,Storage 占系统内存的60%,Execution 占系统内存的 40%,并且两者完全独立。在一般情况下,Storage 的内存都提供给了cache 操作,但是如果在某些情况下cache 操作内存不是很紧张,而task 的算子中创建的对象很多,Execution 内存又相对较小,这回导致频繁的minor gc,甚至于频繁的full gc,进而导致Spark 频繁的停止工作,性能影响会很大。在Spark UI 中可以查看每个stage 的运行情况,包括每个task 的运行时间、gc 时间等等,如果发现gc 太频繁,时间太长,就可以考虑调节Storage 的内存占比,让task 执行算子函数式,有更多的内存可以使用。1.基本概念在静态内存管理中,Spark 的堆内存(Heap Memory)被划分为两个固定大小的区域:执行内存(Execution Memory):用于任务执行过程中的临时数据,如 shuffle、join、排序和聚合操作。这部分内存是任务独占的,不能被其他任务抢占。存储内存(Storage Memory):用于缓存持久化的数据,例如 RDD(Resilient Distributed
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