Spark的内存模型如下图所示:
- Reserved Memory 固定为 300MB,不受开发者控制,是启动Spark框架本身所需要的内存空间
- UserMemory 是用户空间,即用户定义的数据,通常是用户在代码中定义的变量,可以说,除RDD、广播、全局变量、计算过程中产生的数据之外都是用户定义的数据
- Execution Memory 执行计算任务所需要的内存,如源数据加载占用的是这部分内存,以及在计算过程中产生的中间数据使用的内存都是这部分内存
- Storage Memory 缓存、广播、全局变量使用这部分内存
二,配置项PS:在内存不够时,Spark是报OOM还是把部分数据溢出到文件中?
在两个场景下,会有溢出到文件,一是RDD的cache,二是shuffle的中间数据。其他场景下,如果内存不足,会导致OOM错误。
- spark.executor.memory 是绝对值,它指定了 Executor 进程的 JVM Heap 总大小。
- spark.memory.fraction 标记 Spark 处理分布式数据集的内存总大小,这部分内存包括 Execution Memory 和 Storage Memory 两部分。如上图所示,表示第一层内存占用的大小
- spark.memory.storageFraction 区分 Execution Memory 和 Storage Memory 的初始大小,标识第一层划分的两部分各自占用的比例
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