spark 堆外内存 以什么为粒度

Spark堆外内存的粒度是按照数据块（Block）的方式进行管理的。在Spark中，堆外内存被用于存储数据块（如RDD、DataFrame等），而数据块是Spark中数据处理的基本单位。每个数据块都被存储在堆外内存中，以便更高效地进行管理和访问。

Spark使用堆外内存存储数据块的好处是可以减少JVM垃圾回收的次数，减少内存碎片，提高内存利用率和性能。同时，Spark还支持内存管理和回收机制，以确保堆外内存的有效使用和回收。

需要注意的是，Spark堆外内存的粒度可能会受到一些因素的影响，如数据块的大小、分区数量、数据分布等。因此，在使用堆外内存时需要仔细评估其对应用程序的影响，以便做出正确的决策。

相关问题

spark 堆外内存 job 粒度

Spark堆外内存的粒度可以分为两个层面：一个是数据块（Block）的层面，一个是任务（Task）的层面。

在数据块层面，Spark将每个数据块存储在堆外内存中，以便更高效地进行管理和访问。这样，每个任务可以独立地从堆外内存中读取所需的数据块，而不必将所有数据都读入内存中。这种方式可以有效减少内存的使用和碎片，提高内存利用率和性能。

在任务层面，Spark可以通过设置`spark.memory.fraction`和`spark.memory.storageFraction`参数来控制堆外内存的使用。`spark.memory.fraction`参数用于设置内存池的比例，即堆内和堆外内存池的比例；`spark.memory.storageFraction`参数用于设置堆外内存池中用于存储数据块的比例。通过调节这些参数，可以控制任务在运行过程中使用的堆外内存的大小。

需要注意的是，开启堆外内存功能可以提高Spark的性能，但同时也会增加管理和调试的复杂性。因此，在使用堆外内存时需要仔细评估其对应用程序的影响，以便做出正确的决策。

如何开启spark 堆外内存

在Spark中，可以通过配置选项来开启堆外内存。

具体来说，可以在Spark的启动脚本中添加以下JVM参数：

--conf spark.memory.offHeap.enabled=true --conf spark.memory.offHeap.size=1g

其中，`spark.memory.offHeap.enabled`参数用于开启堆外内存功能，`spark.memory.offHeap.size`参数用于设置堆外内存的大小。在上述示例中，设置堆外内存的大小为1G。

需要注意的是，开启堆外内存功能可以提高Spark的性能，但同时也会增加管理和调试的复杂性。因此，在使用堆外内存时需要仔细评估其对应用程序的影响，以便做出正确的决策。