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  1. SparkUnifiedMemoryManager内存管理模型分析

  2. Spark的内存使用，大体上可以分为两类：Execution内存和Storage内存。在Spark1.5版本之前，内存管理使用的是StaticMemoryManager，该内存管理模型最大的特点就是，可以为Execution内存区与Storage内存区配置一个静态的boundary，这种方式实现起来比较简单，但是存在一些问题：为了克服上述提到的问题，尽量提高Spark计算的通用性，降低内存调优难度，减少OOM导致的失败问题，从Spark1.6版本开始，新增了UnifiedMemoryManage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38731226

  1. SparkUnifiedMemoryManager内存管理模型分析

  2. Spark的内存使用，大体上可以分为两类：Execution内存和Storage内存。在Spark1.5版本之前，内存管理使用的是StaticMemoryManager，该内存管理模型最大的特点就是，可以为Execution内存区与Storage内存区配置一个静态的boundary，这种方式实现起来比较简单，但是存在一些问题：为了克服上述提到的问题，尽量提高Spark计算的通用性，降低内存调优难度，减少OOM导致的失败问题，从Spark1.6版本开始，新增了UnifiedMemoryManage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38508126