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spark是乙個快如閃電的統一分析引擎（計算框架）用於大規模資料集的處理。spark在做資料的批處理計算，計算效能大約是hadoop mapreduce的10~100倍，因為spark使用比較先進的基於dag任務排程，可以將乙個任務拆分成若干個階段，然後將這些階段分批次交給集群計算節點處理。
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mapreduce vs spark
Spark記憶體管理
spark記憶體用途 rdd儲存 當呼叫rdd 的persist 或cache 方法時，這個rdd 的分割槽會被儲存到快取區中。spark 會根據spark.storage.memoryfraction 限制用來快取的記憶體佔整個jvm 堆空間的 比例大小。如果超出限制，舊的分割槽資料會被移出記憶體...
Spark記憶體設定
1.常規設定 在我另一篇文章中也有提到 spark執行常見問題 即常規設定 假設物理機記憶體大小為32g xms 物理記憶體的1 64 xms512m xmx 物理記憶體的1 4 xmx8g xx permsize 物理記憶體的1 64 xx permsize 512m xx maxpermsize...
Spark 記憶體分配
這是spark1.5及以前堆記憶體分配圖 下邊對上圖進行更近一步的標註，紅線開始到結尾就是這部分的開始到結尾 spark 預設分配512mb jvm堆記憶體。出於安全考慮和避免記憶體溢位，spark只允許我們使用堆記憶體的90 這在spark的spark.storage.safetyfraction...