spark是如何使用堆栈的

本篇内容介绍了"spark是如何使用堆栈的"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

spark进程是以JVM进程运行的，可以通过-Xmx和-Xms配置堆栈大小，它是如何使用堆栈呢？下面是spark内存分配图。

storage memory

spark默认JVM堆为512MB，为了避免OOM错误，只使用90%。通过spark.storage.safetyFraction来设置。spark通过内存来存储需要处理的数据，使用安全空间的60%，通过 spark.storage.memoryFraction来控制。如果我们想知道spark可以缓存多少数据？假设使用executors数为N，那么缓存数据为N*90%*60%*512MB。 ##shuffle memory shuffle memory的内存为"Heap Size" * spark.shuffle.safetyFraction * spark.shuffle.memoryFraction。默认spark.shuffle.safetyFraction 是 0.8 , spark.shuffle.memoryFraction是0.2 ，因此shuffle memory为 0.8*0.2*512MB = 0.16*512MB ##unroll memory unroll memory的内存为spark.storage.unrollFraction * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction，即0.2 * 0.6 * 0.9 * 512MB = 0.108 * 512MB。unroll memory用作数据序列化和反序列化。

"spark是如何使用堆栈的"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！