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
时间: 2024-05-19 20:12:42 浏览: 9
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
可以使用以下命令设置Spark SQL的执行器数量:
```sql
SET spark.sql.shuffle.partitions=4;
```
其中,4表示要使用的执行器数。可以根据需要调整此值。请注意,此命令仅适用于shuffle操作。如果要设置其他操作的执行器数量,可以使用类似的命令。例如,要设置并行度为4的查询:
```sql
SET spark.sql.queryExecution.parallelism=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。
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