Apache火花執行人內存分配

了解引發執行人內存分配在磚集群的工作。

寫的亞當Pavlacka

去年發表在:2022年3月4日

默認情況下,可用內存的數量為每個執行者Java虛擬機(JVM)中的分配內存堆。這是控製的spark.executor.memory財產。

與火花執行人記憶內存配置屬性

然而,一些意想不到的行為觀察實例分配大量的內存。jvm擴大內存大小,垃圾收集器的問題變得明顯。這些問題可以被解決通過限製在垃圾收集器的內存數量管理。

選擇磚集群類型使堆外模式,限製了在垃圾收集器的內存數量管理。這就是為什麼某些集群有火花spark.executor.memory值設置為整個集群內存的一小部分。

堆模式控製的屬性spark.memory.offHeap.enabledspark.memory.offHeap.size在火花1.6.0以上是可用的。

AWS

下麵的磚集群類型使堆內存的政策:

  • c5d.18xlarge
  • c5d.9xlarge
  • i3.16xlarge
  • i3en.12xlarge
  • i3en.24xlarge
  • i3en.2xlarge
  • i3en.3xlarge
  • i3en.6xlarge
  • i3en.large
  • i3en.xlarge
  • m4.16xlarge
  • m5.24xlarge
  • m5a.12xlarge
  • m5a.16xlarge
  • m5a.24xlarge
  • m5a.8xlarge
  • m5d.12xlarge
  • m5d.24xlarge
  • m5d.4xlarge
  • r4.16xlarge
  • r5.12xlarge
  • r5.16xlarge
  • r5.24xlarge
  • r5.2xlarge
  • r5.4xlarge
  • r5.8xlarge
  • r5a.12xlarge
  • r5a.16xlarge
  • r5a.24xlarge
  • r5a.2xlarge
  • r5a.4xlarge
  • r5a.8xlarge
  • r5d.12xlarge
  • r5d.24xlarge
  • r5d.2xlarge
  • r5d.4xlarge
  • z1d.2xlarge
  • z1d.3xlarge
  • z1d.6xlarge
  • z1d.6xlarge
刪除

Azure

以下Azure磚集群類型使堆內存的政策:

  • Standard_L8s_v2
  • Standard_L16s_v2
  • Standard_L32s_v2
  • Standard_L32s_v2
  • Standard_L80s_v2
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