Executor内存模型

Executor内存模型在Spark中有两种不同的模式：静态内存模型和动态内存模型。

在Spark 1.6.0之前的版本中，使用的是静态内存模型。在这个模型中，execution内存和storage内存是固定分配的。execution内存占用的比例由参数spark.shuffle.memoryFraction控制，默认为0.2；而storage内存占用的比例由参数spark.storage.memoryFraction控制，默认为0.6。这两块内存是互相隔离的，导致了Executor的内存利用率不高，需要根据具体的应用情况手动调节这两个参数来优化内存使用。

在Spark 2.x及以后的版本中，使用的是动态内存模型。在这个模型中，execution内存和storage内存可以相互借用，提高了内存的使用率，并减少了OOM的情况。参数spark.memory.storageFraction表示了storage内存在Executor内存中的比例，默认为0.5。通过调节这个参数，可以根据程序中的storage内存的使用情况来优化内存分配。

总结起来，Executor内存模型在Spark中有两种：静态内存模型和动态内存模型。静态内存模型中的execution内存和storage内存是固定分配的，需要手动调节参数来优化内存使用；而动态内存模型中的execution内存和storage内存可以相互借用，提高了内存的使用率，并减少了OOM的情况。

相关问题

spark的内存模型

Spark的内存模型是指Spark在内存中管理和处理数据的方式。Spark使用了一种称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的数据结构来表示和操作数据。

RDD是一个可分区、可并行计算的数据集合，它可以在集群中的多个节点上进行并行处理。RDD的特点是不可变性和容错性，即RDD的数据是只读的，一旦创建就不能修改，同时RDD会自动记录数据的血统信息，以便在节点故障时进行恢复。

Spark的内存模型主要包括以下几个部分：
1. Driver：驱动器是Spark应用程序的主要控制节点，负责整个应用程序的调度和协调工作。驱动器程序会将应用程序划分为一系列的任务，并将这些任务分发给集群中的工作节点进行执行。

2. Executor：执行器是运行在集群中的工作节点上的进程，负责执行驱动器分发的任务。每个执行器都有自己的JVM进程，并且可以同时运行多个任务。执行器通过与驱动器通信来接收任务，并将任务结果返回给驱动器。

3. RDD：RDD是Spark中的核心数据结构，它代表了一个可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以从外部数据源创建，也可以通过对其他RDD进行转换操作得到。RDD的数据可以被分区存储在内存中，以便并行处理。

4. 分区：RDD的数据可以被划分为多个分区，每个分区都是一个独立的数据片段。分区是Spark并行计算的基本单位，每个分区可以在一个执行器上进行处理。分区的数量决定了并行计算的程度。

5. 内存管理：Spark使用内存来缓存RDD的数据，以便加速后续的计算操作。Spark提供了两种类型的内存管理方式：堆内存和堆外内存。堆内存用于存储RDD的元数据和执行过程中的临时数据，而堆外内存则用于缓存RDD的数据分区。

6. 数据共享：Spark通过共享RDD的方式来实现数据的复用和传递。当一个RDD被多个任务使用时，Spark会将该RDD的数据分区复制到各个任务所在的执行器上，以便并行处理。

spark中对dataframe进行catch后dataframe将存到executor还是driver

在Spark中，当对DataFrame进行cache时，数据会被缓存在Executor节点的内存中。具体来说，当你对DataFrame执行`cache()`操作时，数据会被缓存到Executor节点的内存中，而Driver节点仅仅是保存了对DataFrame的一个指针。因此，当你在Driver节点上执行对DataFrame的操作时，Spark会将这些操作发送到Executor节点上进行计算，并将结果返回给Driver节点。这种分布式计算模型可以有效地利用集群资源，提高计算效率。