RDD缓存的过程 RDD在缓存到存储内存之前，Partition中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是Scala语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD在缓存到存储内存之后，Partition被转换成Block，Record在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...因为不能保证存储空间可以一次容纳Iterator中的所有数据，当前的计算任务在Unroll时要向MemoryManager申请足够的Unroll空间来临时占位，空间不足则Unroll失败，空间足够时可以继续进行...，其大小是固定的，统一内存管理时则没有对Unroll空间进行特别区分，当存储空间不足时会根据动态占用机制进行处理。...若在map端选择Tungsten的排序方式，则采用ShuffleExternalSorter直接对以序列化形式存储的数据排序，在内存中存储数据时可以占用堆外或堆内执行空间，取决于用户是否开启了堆外内存以及堆外执行内存是否足够
除了没有other空间，堆外内存和堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。 6.2 内存空间管理 1....RDD缓存的过程 RDD在缓存到存储内存之前，Partition中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问。...RDD在缓存到存储内存之后，Partition被转换成Block，Record在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...因为不能保证存储空间可以一次容纳Iterator中的所有数据，当前的计算任务在Unroll时要向MemeoryManager申请足够的Unroll空间来临时占位，空间不足则Unroll失败，空间足够时可以继续进行...若在map端选择Tungsten的排序方式，则采用ShuffleExternalSorter直接以序列化形式存储的数据排序，在内存中存储数据时可以占用堆外或堆内执行空间，取决于用户是否开启了堆外内存以及堆外执行内存是否足够
RDD缓存的过程 RDD 在缓存到存储内存之前，Partition 中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是 Scala 语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD 在缓存到存储内存之后，Partition 被转换成 Block，Record 在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...因为不能保证存储空间可以一次容纳 Iterator 中的所有数据，当前的计算任务在 Unroll 时要向 MemoryManager 申请足够的 Unroll 空间来临时占位，空间不足则 Unroll...失败，空间足够时可以继续进行。...在静态内存管理时，Spark 在存储内存中专门划分了一块 Unroll 空间，其大小是固定的，统一内存管理时则没有对 Unroll 空间进行特别区分，当存储空间不足时会根据动态占用机制进行处理。
概述 Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。...当 RDD 第一次在 action 操作中计算时，将持久化(缓存)到节点的内存中。Spark 的缓存是可容错的 - 如果 RDD 的任意分区丢失，将使用最初创建的转换操作自动重新计算。 2....存储级别 除此之外，可以使用不同的持久化级别来存储每个持久化的 RDD，从而允许你，例如，将数据集存储在磁盘上，或者以 Java 序列化对象形式存储在内存中(以节省空间)，或者在不同机器节点上进行备份。...持久化级别 说明 MEMORY_ONLY 将 RDD 以 Java 对象形式存储在 JVM 中。如果没有足够的内存存储 RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。这是默认级别。...如果你想手动删除 RDD，而不是等待它自动从缓存中删除，请使用 RDD.unpersist() 方法。 Spark版本: 2.3.0
除了没有other空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。...譬如，所以如果存储内存的空间太大或者说缓存的数据过多，反而会导致频繁的全量垃圾回收，降低任务执行时的性能，因为缓存的RDD数据通常都是长期驻留内存的。...RDD缓存的过程 RDD在缓存到存储内存之前，Partition中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是Scala语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD在缓存到存储内存之后，Partition被转换成Block，Record在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...因为不能保证存储空间可以一次容纳Iterator中的所有数据，当前的计算任务在Unroll时要向MemoryManager申请足够的Unroll空间来临时占位，空间不足则Unroll失败，空间足够时可以继续进行
除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。...譬如，所以如果存储内存的空间太大或者说缓存的数据过多，反而会导致频繁的全量垃圾回收，降低任务执行时的性能，因为缓存的 RDD 数据通常都是长期驻留内存的 [5] 。...3.2 RDD 缓存的过程 RDD 在缓存到存储内存之前，Partition 中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是 Scala 语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD 在缓存到存储内存之后，Partition 被转换成 Block，Record 在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...失败，空间足够时可以继续进行。
API 缓存/持久化函数 可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下： 但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数，RDD数据量往往很多，内存放不下的。...在实际的项目中缓存RDD数据时，往往使用如下函数，依据具体的业务和数据量，指定缓存的级别 缓存/持久化级别 在Spark框架中对数据缓存可以指定不同的级别，对于开发来说至关重要，如下所示： 持久化级别...如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。 MEMORY_AND_DISK (开发中可以使用这个) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。...,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 总结：何时使用缓存/持久化 在实际项目开发中，什么时候缓存RDD数据，最好呢？？？
除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。...譬如，所以如果存储内存的空间太大或者说缓存的数据过多，反而会导致频繁的全量垃圾回收，降低任务执行时的性能，因为缓存的 RDD 数据通常都是长期驻留内存的 [5] 。...4.2 RDD 缓存的过程 RDD 在缓存到存储内存之前，Partition 中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是 Scala 语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD 在缓存到存储内存之后，Partition 被转换成 Block，Record 在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...失败，空间足够时可以继续进行。
除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。...譬如，所以如果存储内存的空间太大或者说缓存的数据过多，反而会导致频繁的全量垃圾回收，降低任务执行时的性能，因为缓存的 RDD 数据通常都是长期驻留内存的。...4.2 RDD 缓存的过程 RDD 在缓存到存储内存之前，Partition 中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问，这是 Scala 语言中一种遍历数据集合的方法。...RDD 在缓存到存储内存之后，Partition 被转换成 Block，Record 在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。...失败，空间足够时可以继续进行。
RDD是分布式数据集的抽象 RDD是不可变的数据集合，每个RDD都被分成多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。...，获得足够真实的数据。...即便是RDD的创建，如果在rdd = sc.textFile(...)时就把文件中所有行都读取进来并且保存下来会消耗掉很多的存储空间,在之后的转换操作过程中可能又会过滤、重构RDD，显然这是没有必要的。...但是Spark 也会有犯傻的时候，默认情况下，Spark 的 RDD 会在每次对它们进行行动操作时重新计算，当然可以人为在多个行动操作中共用一个RDD，将RDD持久化，将RDD缓存到内存中，以分区的形式存储在集群中的各机器上...利用persist()可以将RDD持久化，通过持久化的级别来控制RDD缓存到内存中还是磁盘上。
当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...unpersist() 将 RDD 标记为非持久的，并从内存和磁盘中删除它的所有块： rddPersist2 = rddPersist.unpersist() 关于 cache() 和 persist(...这是 RDD cache() 方法的默认行为， 并将 RDD 或 DataFrame 作为反序列化对象存储到 JVM 内存中。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。
通常，内存足够的情况之下，网络带宽是瓶颈，这时我们就需要进行一些调优，比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用，这边文章就讲两种方式，数据序列化和内存调优，接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题...当java需要清除旧的对象给新的对象腾出空间的时候，它需要遍历所有对象，然后找出那些没有使用的。这里最中要的一点是记住，垃圾回收器的代价是和它里面的对象的数量相关的。...查看GC是不是一个问题，第一件事就是使用序列化的缓存方式。 GC还可以出现的问题就是执行任务所需要的内存大小，下面我们讲讨论如何控制分配给RDD缓存的空间大小来减轻这个问题。 ...2）缓存大小调优 影响GC的一个重要配置参数是分配给缓存RDD的内存大小，Spark默认是使用 66%的可配置内存大小（通过spark.executor.memory or SPARK_MEM来配置）...Spark里面的GC调优目标是确保RDD存储在Old区间，并且Young区有足够的空间去存储那些短生命周期的对象。这样可以减少完全的GC去回收那些任务执行中的临时对象。
在rdd参与第一次计算后，设置rdd的存储级别可以保持rdd计算后的值在内存中。(1)另外，只有未曾设置存储级别的rdd才能设置存储级别，设置了存储级别的rdd不能修改其存储级别。...rdd的持久化操作有cache()和presist()函数这两种方式。 ---- Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。...缓存是用Spark构建迭代算法的关键。你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。...此外，每一个RDD都可以用不同的保存级别进行保存，从而允许你持久化数据集在硬盘，或者在内存作为序列化的Java对象（节省空间），甚至于跨结点复制。...MEMORY_AND_DISK存储级别时当内存足够时直接保存到内存队列中，当内存不足时，将释放掉不属于同一个RDD的block的内存。
在spark内部，存储器和执行器共享一个统一的区域(M)。当没有使用执行器内存的时候，存储器可以获取所有可用的执行器内存，反之亦然。...该设计保证了几个理想的性能。 首先，不使用缓存的应用程序可以将整个空间用于执行，从而避免不必要的磁盘溢写。 其次，使用缓存的应用程序可以保留最小的存储空间（R），其中数据块不受驱逐。...三，确定内存的消耗 最好的方式去计算一个数据的的内存消耗，就是创建一个RDD，然后加入cache，这样就可以在web ui中Storage页面看到了。页面会告诉你，这个RDD消耗了多少内存。...由于任务的运行内存和RDD的缓存内存的干扰，GC也会是一个问题。 2，测量GC的影响 GC调优的第一步是收集关于垃圾收集发生频率和GC花费的时间的统计信息。...Spark应用程序GC调优的目标是，确保生命周期比较长的RDD保存在老年代，新生代有足够的空间保存生命周期比较短的对象。这有助于避免触发Full GC去收集task运行期间产生的临时变量。
，自动重新计算并进行缓存 StorageLevel类，里面设置了RDD的各种缓存级别，总共有12种 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。...当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。...持久化策略选择 策略 优势 缺陷 解决方案 MEMORY_ONLY 性能最高,需要内存必须足够大,不存在序列化反序列化 RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常...，可以节省内存和磁盘的空间开销。...缓存是不一定可靠的，缓存在内存中不一定是可靠的，把数据缓存在内存中有可能会丢失，例如只缓存在内存中，而不同时放在内存和磁盘上，可能内存crash（奔溃），crash内存现在有一种办法就是用Tachyon
3、spark.rdd.compress 参数，个参数决定了RDD Cache的过程中，RDD数据在序列化之后是否进一步进行压缩再储存到内存或磁盘上。...当然是为了进一步减小Cache数据的尺寸,如果在磁盘IO的确成为问题或者GC问题真的没有其它更好的解决办法的时候，可以考虑启用RDD压缩。...16、spark.sql.shuffle.partitions 200 经测试修改到400并没有变得更快，是因为给的内存足以进行task的计算，在具体情况下代码中set。...（还需深入测试） 19、spark.reducer.maxSizeInFlight 128M 在Shuffle的时候，Reducer端获取数据会有一个指定大小的缓存空间，如果内存足够大的情况下，可以适当的增大缓存空间...因为我们的内存足够大。 20、spark.shuffle.file.buffer 128M ShuffleMapTask端通常也会增大Map任务的写磁盘的缓存 ? ?
首先，不使用缓存的应用程序可以拿整个内存空间给execution用，从而避免不必要的磁盘溢出。其次，如果应用程序确实要使用缓存，可以保留一个最小的storage空间®，这里的数据块不会被驱逐。...2.2 确定内存占用 - Determining Memory Consumption 衡量一个 dataset 所需内存的最好的方法就是创建一个 RDD，将其放入缓存中，然后到web UI中查看"Storage...由于任务工作内存(运行task所需的内存空间)和缓存在节点上的RDD之间存在冲突，也可能会导致GC问题。我们将讨论如何控制分配给RDD的缓存空间来缓解这种问题。...下面是一些有用的GC调优方法： 通过收集GC统计信息来检查是否有太多的垃圾收集发生。如果在一个task执行完成之前，触发了多次full GC，这意味着没有足够的内存可用来执行tasks。...如果没有设置-Xmn的值，尝试盖面JVM的NewRatio参数的值，许多JVM将这个参数的默认值设为2，这表明年老代占整个堆空间的2/3，它应该足够大，以超过spark.memory.fraction的值
RDD 持久化到内存，cache 的内部实际上是调用了persist 方法，由于没有开放存储级别的参数设置，所以是直接持久化到内存。...默认情况下，性能最高的当然是 MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够大到可以绰绰有余地存放下整个 RDD 的所有数据。...因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果 RDD 中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致 JVM 的 OOM 内存溢出异常。...因为既然到了这一步，就说明 RDD 的数据量很大，内存无法完全放下，序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。
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