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一文理清Apache Spark内存管理脉络

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给 Driver,同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能[1]。由于 Driver 的内存管理相对来说较为简单,本文主要对 Executor 的内存管理进行分析,下文中的 Spark 内存均特指 Executor 的内存。 一、堆内和堆外内存规划 作为一个 JVM 进程,...

大数据Storm相比于Spark、Hadoop有哪些优势(摘录)

一、可能很多初学大数据的伙伴不知道strom是什么,先给大家介绍一下strom:分布式实时计算系统,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。storm的适用场景。流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。分布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用。当然,其实我们的搜索引擎本身也是一个分布式rpc系统有一句话叫做三人行必有我师,其实做为一个开发者,有一个学习的氛围跟一个交流圈子特别重要这是一个我的大数据交流学习群531629188不管你是小白还是大牛欢迎入驻,正在求职的也可以加入,大家一起交流学习,话糙理不糙,互相学习,共同进步,一起加油吧。二、然后我们再看下Storm、Spark、 Hadoop都有何特点 Storm: 分布式实时计算,强调实时性,常用于实时性要求较高的地方;Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘、分析;Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Had...

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