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Spark 1.6以后的内存管理机制

Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类,然而现在它被称之为”legacy”. “Legacy” 默认已经被废弃掉了,它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。需要注意的是,出于兼容性的考虑,你依旧可以使用”legacy”,通过设置spark.memory.useLegacyMode改变。 自从spark1.6版本开始,内存管理将实现自UnifiedMemoryManager.那么新的内存管理如下图: 1、预留内存。 为系统预留的内存。同时它是写死的300MB大小。这300MB的内存大小并不在spark计算与缓存内存之中,同时它在任何情况下都不能被改变,除非重新编译或者是设置参数spark.testing.reservedMemory。 事实上,它并不被spark所用,即便你想将所有的内存设置为堆内存为spark缓存数据,你也无法占用这一部分内存资源。(用来存储spark的对象信息等)所以如果你不给spark的每个executor至少1.5*Reserved Memory ...

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