spark 申请除executer与driver 之外的内存怎么申请，防止内存溢写到磁盘

Spark 应用程序可以通过设置 SparkConf 对象中的参数来申请除 executor 和 driver 之外的内存。这些参数包括：

1. spark.driver.memory：用于设置 driver 进程的内存大小，单位为字节或者可以带有后缀（如 1g，2g）。默认情况下，该参数为 1g。

2. spark.executor.memory：用于设置每个 executor 进程的内存大小，单位为字节或者可以带有后缀（如 1g，2g）。默认情况下，该参数为 1g。

3. spark.driver.memoryOverhead 和 spark.executor.memoryOverhead：用于设置 driver 和 executor 的内存使用超额量。默认情况下，这些参数为 executor 内存大小的 10%。如果你的应用程序的内存需求很高，你可以适当增加这些参数的值。

为了防止内存溢写到磁盘，可以设置 spark.memory.offHeap.enabled 参数为 true，使 Spark 使用堆外内存来存储数据。此外，可以将 spark.memory.offHeap.size 参数设置为大于 0 的值，以指定堆外内存的大小。还可以通过调整 spark.storage.memoryFraction 参数来控制存储在堆内存和堆外内存中的数据的比例。默认情况下，该参数为 0.6，即 60% 的数据存储在堆内存中，40% 存储在堆外内存中。如果你的应用程序需要存储的数据量很大，你可以适当增加该参数的值。

相关问题

spark sql 使用set 设置executer个数

可以通过以下语句设置executor个数：

SET spark.executor.instances = <num_executors>;

其中，`<num_executors>`为需要设置的executor个数。例如，以下语句将executor个数设置为4：

SET spark.executor.instances = 4;

pyspark的executer端源码

Pyspark是一个强大的数据处理框架，在大数据环境下使用广泛。在Pyspark中，执行器是处理计算任务的核心组件之一。执行器端源码是Pyspark框架中的关键组件，负责将计算任务分发到集群中的节点进行处理。

Pyspark执行器端源码包括多个模块，其中最重要的是taskrunner和executor模块。Taskrunner模块是Pyspark任务调度和管理的核心，负责接收调度命令并在本地执行该命令，并负责与其他节点通信交换信息。Executor模块则是任务执行器的核心模块，负责执行由Taskrunner发送的计算任务，处理计算结果并将结果返回给Taskrunner。

在执行器端源码中，还包括多个子模块，例如TaskSetManager用于管理整个集群中的各个任务集，TaskMemoryManager用于管理任务执行期间的内存分配和回收，以及BlockManager用于处理数据及数据共享等问题。

除了这些核心功能外，执行器端源码还包括一些高级功能，例如对Shuffle的支持、对数据分区的支持、对数据序列化的支持等。

总之，Pyspark执行器端源代码的复杂性和价值是不可低估的。它是Pyspark计算任务成功执行的关键组件，对于了解和掌握该模块的细节和实现原理，对于使用和调试Pyspark都具有重要意义。