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中的内存管理

在Spark中，内存管理是非常重要的，它直接影响到Spark应用程序的性能和稳定性。Spark使用了一种称为“执行内存”和“存储内存”的内存模型来管理内存。

执行内存是用于存储正在执行的任务和计算中间结果的内存。Spark将执行内存分为多个区域，其中包括缓存区、数据区和其他管理区。缓存区用于存储经常使用的数据，以便重复使用，从而避免重复计算。数据区用于存储正在处理的数据和计算中间结果。其他管理区用于存储一些元数据和管理信息。

存储内存用于缓存RDD（弹性分布式数据集）和一些持久化数据。Spark会自动将一部分存储内存用于缓存RDD，以便在后续的计算中快速访问。存储内存还用于存储一些持久化数据，例如持久化的RDD或数据框。Spark提供了各种持久化级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等。

在Spark中，可以通过配置参数来管理内存。一些常用的配置参数包括：

1. spark.executor.memory：设置每个执行器节点可用的内存量。
2. spark.driver.memory：设置驱动程序节点可用的内存量。
3. spark.memory.fraction：指定执行内存占可用堆内存的比例。
4. spark.memory.storageFraction：指定存储内存占可用堆内存的比例。

另外，Spark还提供了一些内存管理相关的API，例如`cache()`和`unpersist()`方法用于手动缓存和解除缓存RDD，`getStorageLevel()`方法用于获取RDD的持久化级别等。

总之，合理配置和管理Spark中的内存是优化应用程序性能的关键一步。通过合理分配执行内存和存储内存，以及使用适当的持久化策略，可以提高Spark应用程序的性能和稳定性。