Spark中内存参数的理解_spark.executor.memory

最近开始使用 pyspark ，对于 executor 中的内存参数有些之前没注意到的地方，查看资料后，这里作下记录。

1. spark 内存划分

Spark 的内存分为：

• JVM 内存
• JVM之外的内存

JVM内部的内存分为4部分：

• 存储内存-此内存用于spark缓存数据、广播变量等；
• 执行内存-此内存用于存储执行spark任务期间所需的数据（主要是shuffle阶段）；
• 用户内存-此内存用于用户目的。您可以在这里存储自定义数据结构、udf、UDAFs等；
• 保留内存-此内存用于spark用途，从spark 1.6起硬编码为300MB。

JVM之外的内存分为两部分：

• 堆外内存—JVM之外的内存，但用于JVM或用于项目管理；
• 外部进程内存-这个内存是特定于SparkR或PythonR的，由驻留在JVM之外的进程使用。

2. 参数详解

spark.executor.memory

影响 JVM 内存，是 Spark 为 executor 分配的内存，包含了 存储内存、执行内存、
用户内存、保留内存。
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spark.memory.fraction

影响 JVM 内存，默认值为0.6。是 executor 中为 存储内存、执行内存 分配内存大小比例
（spark.executor.memory-保留内存（300M））*0.6 = 存储内存+执行内存
（spark.executor.memory-保留内存（300M））*0.4 = 用户内存
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spark.memory.storageFraction

影响 JVM 内存，默认值为0.5。存储内存、执行内存总和中，存储内存所占的比重，spark 现在
使用的是动态内存管理，在内存空闲时，存储内存、执行内存是可以相互抢占的；在内存使用不足
时，如果存储内存抢占了执行内存，执行内存是可以驱逐存储内存的，反之不行。
这个参数控制着在在内存使用不足时，存储内存可以保留的空间大小。
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spark.executor.memoryOverhead

影响 堆外 内存，默认值为 executorMemory * 0.10, with minimum of 384。
Spark的shuffle部分使用了netty框架进行网络传输，但netty会申请堆外内存缓存
(PooledByteBufAllocator ，AbstractByteBufAllocator)；Shuffle时，每个Reduce
都需要获取每个map对应的输出，当一个reduce需要获取的一个map数据比较大(比如1G)，这时
候就会申请一个1G的堆外内存，而堆外内存是有限制的，这时候就出现了堆外内存溢出
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spark.python.worker.memory

影响 外部进程内存 内存，默认值为 512M 。
JVM进程和Python进程通过py4J桥相互通信，py4J桥公开JVM和Python之间的对象。所以
spark.python.worker.memory在将对象溢出到磁盘之前，控制py4J可以占用多少内存来
创建对象。
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spark.executor.pyspark.memory

影响 外部进程内存 内存。
限制 每个executor 中 python 所使用的内存大小
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未完待续。。。