spark的内存管理

Spark的内存管理是通过MemoryManager这个统一的接口来实现的。在同一个Executor内的任务中，都会调用MemoryManager的方法来申请或释放内存。可用的存储内存可以通过公式systemMaxMemory * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction来计算。Spark的内存管理机制可以提高堆内和堆外内存资源的利用率，降低开发者维护内存的难度。但是，开发者需要注意存储内存的大小和缓存的数据量，过大的存储内存或过多的缓存数据会导致频繁的全量垃圾回收，从而降低任务执行的性能。为了充分发挥Spark的性能，开发者需要进一步了解存储内存和执行内存的管理方式和实现原理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark内存管理详解](https://blog.csdn.net/m0_61607827/article/details/124356226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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