spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer )    建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因为KryoSerializer比JavaSerializer快,但是有可能会有些Object会序列化失败,这个时候就需要显示的对序列化失败的类进行KryoSerializer的注册,这个时候要配置spark.kryo.registrator参数 Spa…

垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(一)内存分配 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(一)内存分配 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(二)内存算法 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(三)终结器 前言 .Net下的GC全然攻克了开发人员跟踪内存使用以及控制释放内存的窘态.然而,你也许想要理解GC是怎么工作的.此系列文章中将会解释内存资源是怎么被合理分配及管理的,并包括很具体的内在算法描写叙述. 同一时候,还将讨论GC的内存清理流程及什么时清理.怎么样强制清理.…

请点赞关注,你的支持对我意义重大. Hi,我是小彭.本文已收录到 GitHub · AndroidFamily 中.这里有 Android 进阶成长知识体系,有志同道合的朋友,关注公众号 [彭旭锐] 带你建立核心竞争力. 前言 Bitmap 是 Android 应用的内存占用大户,是最容易造成 OOM 的场景.为此,Google 也在不断尝试优化 Bitmap 的内存分配和回收策略,涉及:Java 堆.Native 堆.硬件等多种分配方案,未来会不会有新的方案呢? 深入理解 Bitmap 的内存…

简介 LWJGL (Lightweight Java Game Library 3),是一个支持OpenGL,OpenAl,Opengl ES,Vulkan等的Java绑定库.<我的世界>便是基于LWJGL的作品.为了讨论LWJGL在内存分配方面的设计,本文将作为一系列文章中的第一篇,用来讨论在栈上进行内存分配的策略,该策略在LWJGL 3中体现为以 MemoryStack 类为核心的一系列API,旨在为 "容量较小, 生命周期短,而又需要频繁分配" 的内存分配需求提供一个…

SQLite通过动态内存分配来获取各种对象(例如数据库连接和SQL预处理语句)所需内存.建立数据库文件的内存Cache.保存查询结果. 1.特性    SQLite内核和它的内存分配子系统提供以下特性:    (1)对内存分配失败的健壮处理.如果一个内存分配请求失败(即malloc()或realloc()返回NULL),SQLite将释放未关联的缓存页,然后重新进行分配请求.如果失败,SQLite返回SQLITE_NOMEM给应用程序.    (2)无内存泄漏.应用程序负责销毁已分配的任何对象.…

转自:http://blog.csdn.net/mazhimazh/article/details/16879055,多谢博主分享 我们知道计算机的基本构成是:运算器.控制器.存储器.输入和输出设备,那这个JVM也是有这成套的元素,运算器是当然是交给硬件CPU还处理了,只是为了适应“一次编译,随处运行”的情况,需要做一个翻译动作,于是就用了JVM指令集,这与汇编的命令集有点类似,每一种汇编命令集针对一个系列的CPU,比如8086系列的汇编也是可以用在8088上的,但是就不能跑在8051上,而JV…

前言 该读书笔记用于记录在学习<深入理解Java虚拟机--JVM高级特性与最佳实践>一书中的一些重要知识点,对其中的部分内容进行归纳,或者是对其中不明白的地方做一些注释.主要是方便之后进行复习. 目录 <深入java虚拟机>读书笔记之Java内存区域 垃圾收集器与内存分配策略 哪些内存需要垃圾回收 在上一节中有提到在运行时数据区域包括:堆.虚拟机栈.本地方法栈.程序计数器.方法区(JDK1.7及之前).元空间(JDK1.8及之后).在这些区域中,程序计数器占用内存极小,可以忽略:栈…

一.CLR CLR:即公共语言运行时(Common Language Runtime),是中间语言(IL)的运行时环境,负责将编译生成的MSIL编译成计算机可以识别的机器码,负责资源管理(内存分配和垃圾回收等). 可能有人会提问:为什么不直接编译成机器码,而要先编译成IL,然后在编译成机器码呢? 原因是:计算机的操作系统不同(分为32位和64位),接受的计算机指令也是不同的,在不同的操作系统中就要进行不同的编译,写出的代码在不同的操作系统中要进行不同的修改.中间增加了IL层,不管是什么操作系统,…

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第六节: page级别的内存分配 前面小节我们剖析过命中缓存的内存分配逻辑, 前提是如果缓存中有数据, 那么缓存中没有数据, netty是如何开辟一块内存进行内存分配的呢?这一小节带大家进行剖析: 剖析之前首先简单介绍netty内存分配的大概数据结构: 之前我们介绍过, netty内存分配的单位是chunk, 一个chunk的大小是16MB, 实际上每个chunk, 都以双向链表的形式保存在一个chunkList中, 而多个chunkList, 同样也…

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第八节: subPage级别的内存分配 上一小节我们剖析了page级别的内存分配逻辑, 这一小节带大家剖析有关subPage级别的内存分配 通过之前的学习我们知道, 如果我们分配一个缓冲区大小远小于page, 则直接在一个page上进行分配则会造成内存浪费, 所以需要将page继续进行切分成多个子块进行分配, 子块分配的个数根据你要分配的缓冲区大小而定, 比如只需要分配1k的内存, 就会将一个page分成8等分 简单起见, 我们这里仅仅以16字节为例,…

原文地址:http://blog.csdn.net/wangyuling1234567890/article/details/24564891 GlusterFS 的内存分配主要有两种方式,一种是内存池分配,一种是普通内存分配. 不了解内存池使用的请查阅相关文档,这里不再解释. 内存池分配使用一个mem_pool对象来管理,看过内核代码的话对内存池的结构就不会陌生了. 内核代码中好多管理就是利用内核list链表来进行. 内存池结构例如以下: struct mem_pool { struct li…

垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(二)内存算法 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(一)内存分配 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(二)内存算法 垃圾回收GC:.Net自己主动内存管理 上(三)终结器 前言 .Net下的GC全然攻克了开发人员跟踪内存使用以及控制释放内存的窘态.然而,你或午想要理解GC是怎么工作的.此系列文章中将会解释内存资源是怎么被合理分配及管理的,并包括很具体的内在算法描写叙述.同一时候.还将讨论GC的内存清理流程及什么时清理,怎么样强制清理. 内…

SubPage 级别的内存分配: 通过之前的学习我们知道, 如果我们分配一个缓冲区大小远小于page, 则直接在一个page 上进行分配则会造成内存浪费, 所以需要将page 继续进行切分成多个子块进行分配, 子块分配的个数根据你要分配的缓冲区大小而定, 比如只需要分配1KB 的内存, 就会将一个page 分成8 等分.简单起见, 我们这里仅仅以16 字节为例, 跟踪其分配逻辑.在分析其逻辑前, 首先看PoolArean 的一个属性: private final PoolSubpage<T>[…

Page 级别的内存分配: 之前我们介绍过, netty 内存分配的单位是chunk, 一个chunk 的大小是16MB, 实际上每个chunk, 都以双向链表的形式保存在一个chunkList 中, 而多个chunkList, 同样也是双向链表进行关联的, 大概结构如下所示: 在chunkList 中, 是根据chunk 的内存使用率归到一个chunkList 中, 这样, 在内存分配时, 会根据百分比找到相应的chunkList, 在chunkList 中选择一个chunk 进行内存分配.我…

ByteBufAllocator 内存管理器: Netty 中内存分配有一个最顶层的抽象就是ByteBufAllocator,负责分配所有ByteBuf 类型的内存.功能其实不是很多,主要有以下几个重要的API: public interface ByteBufAllocator {/**分配一块内存,自动判断是否分配堆内内存或者堆外内存. * Allocate a {@link ByteBuf}. If it is a direct or heap buffer depends on the…

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有…

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一…

问题描述 在测试spark on yarn时,发现一些内存分配上的问题,具体如下. 在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小 SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spark-driver进程分配的内存大小 执行$SPARK_HOME/bin/spark-sql…

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论…

SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spark.memory.useLegacyMode配置,能够控制选择的内存管理器实例. 假设设置为true时,选择的实例为StaticMemoryManager实例,否则选择UnifiedMemoryMan…

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask…

Spark Tungsten揭秘 Day3 内存分配和管理内幕 恭喜Spark2.0发布,今天会看一下2.0的源码. 今天会讲下Tungsten内存分配和管理的内幕.Tungsten想要工作,要有数据源和数据结构,这时候会涉及到内存管理,而内存管理也是后续做很多分析和逻辑控制的基础. 内存分配 我们从内存分配的入口MemoryAllocator开始: allocate() 分配的是一块连续干净的内存空间,如果不是干净的话,会先用zero方法,把里面填充为0.我们注意到操作的数据结构都是Memor…

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…

就在近日,Facebook宣布开源了内部使用的C++底层库,总称folly,包括散列.字符串.向量.内存分配.位处理等,以满足大规模高性能的需求. 这里是folly的github地址:https://github.com/facebook/folly 在folly项目的Overview.md中,谈到了folly库的初衷: It complements (as opposed to competing against) offerings such as Boost and of course s…

转自:http://blog.csdn.net/qinghezhen/article/details/9116053 C++内存分配由五个部分组成:栈.堆.全局代码区.常量区.程序代码区.如下图所示: 1.栈区:函数中定义的局部变量放在栈中,函数执行结束时存储单元自动释放.栈内存分配一般采用寄存器来存取,存取效率高但是内存容量有限. 2.堆区:通常在堆中进行动态分配.程序运行的时候用new或malloc申请一定大小的内存,用delete或free释放之前申请的内存.不管内存空间在何时申请,只要没…

1.  前言 这一版块内容比较多,分为两篇文章来做笔记.本文讲述上半部分垃圾收集部分;下一篇文章写内存分配部分. 概述 对象已死吗? 引用技术算法 可达性分析算法 再谈引用 两次标记 回收方法区 2.    垃圾收集器与内存分配策略 2.1  概述 对于垃圾回收机制(Garbage Collection,GC),需要思考以下三个问题: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 2.2  对象已死吗? 堆里面存放着Java中几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,首先要做的当然是判断…

这是spark1.5及以前堆内存分配图 下边对上图进行更近一步的标注,红线开始到结尾就是这部分的开始到结尾 spark 默认分配512MB JVM堆内存.出于安全考虑和避免内存溢出,Spark只允许我们使用堆内存的90%,这在spark的spark.storage.safetyFraction 参数中配置着.也许你听说的spark是一个内存工具,Spark允许你存储数据在内存.其实,Spark不是真正的内存工具,它只是允许你使用内存的LRU(最近最少使用)缓存 .所以,一部分内存要被用来缓存你要…

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,…

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark 内核概述 Spark 核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 将用户程序转化为作…