Spark内存管理详解
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发布时间：2024-10-23 23:19
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时间：2024-11-06 13:11
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Spark 内存管理详解
在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程。Executor 进程负责在工作节点上执行具体的计算任务，并为需要持久化的 RDD 提供存储功能。本文主要对 Executor 的内存管理进行分析，包括 Shuffle 过程、堆内和堆外内存规划、内存空间分配、存储内存管理和执行内存管理等内容。
一、Shuffle 进化史
在 MapReduce 框架中，shuffle 是连接 Map 和 Reduce 之间的桥梁，其性能直接影响了程序的运行效率。Spark 实现了 shuffle 的逻辑，shuffle 过程将 Map 的输出结果按照 key 哈希并分发到每一个 Reducer 上。
二、堆内和堆外内存规划
Spark 对 JVM 的堆内空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，引入了堆外内存，可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。堆内内存大小通过配置参数进行设置，分为存储内存、执行内存和其他内存。堆外内存大小通过配置参数进行设置，与堆内内存共享存储和执行内存。
三、内存空间分配
静态内存管理下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间为固定值。统一内存管理机制下，存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，提高了内存资源的利用率。
四、存储内存管理
弹性分布式数据集（RDD）作为 Spark 的数据抽象，是基于物理存储的数据集。RDD 的持久化机制允许在内存或磁盘中持久化或缓存 RDD，提高了后续行动的计算速度。存储内存管理由 Spark 的 Storage 模块负责，实现了 RDD 与物理存储的解耦合。Storage 模块在逻辑上以 Block 为基本存储单位，并通过主从架构进行管理。
五、执行内存管理
Executor 内运行的任务共享有限的执行内存，Spark 用一个 HashMap 结构保存了任务到内存耗费的映射。每个任务在启动之时，要向 MemoryManager 请求申请执行内存。Shuffle 过程中，Spark 使用 Tungsten 优化内存和 CPU 使用，解决 JVM 性能和弊端。
六、总结
Spark 的内存管理在不同场景下采用了不同的策略，包括 Shuffle 进化史、堆内和堆外内存规划、内存空间分配、存储内存管理和执行内存管理等。通过合理规划和管理内存，Spark 能够在分布式计算环境中高效地处理大规模数据。
