Spark面试整理-解释Spark中的内存管理和持久化机制
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在Apache Spark中,内存管理和持久化机制是核心特性,它们对于提高大规模数据处理的效率和性能至关重要。
内存管理
- 统一的内存管理:Spark使用统一的内存管理模型,将执行内存(用于计算如shuffle、join等)和存储内存(用于缓存数据如RDDs)合并在一起。这种模型提供了更高的灵活性和效率。
- 内存分配:在这个模型中,Spark动态地在执行和存储之间调整内存分配,以优化整体性能。如果执行内存未被完全使用,它可以被存储内存使用,反之亦然。
- 垃圾回收优化:Spark尝试减少Java的垃圾回收的影响。通过使用自定义的内存管理和数据序列化机制,Spark可以更有效地管理和处理大数据集。
原文地址:https://blog.csdn.net/ISWZY/article/details/137410596
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