spark 内存

文|Bella(译)R在数据科学中超过10,000包，是主要的编程语言之一。R是开源软件，作为 统计学和计算机科学课程的一部分，在专科和本科大学广泛传授。R使用DateFrame作为API可以方便操控数据。R还有很强大的基础设施，让数据分析师可以很有效的解释数据。使用R分析数据会被单机的可用内存量限制，并且R是单线程,

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅

作者：牛肉圆粉不加葱 本文由简书 牛肉圆粉不加葱 授权转载，版权所有归作者，转载请联系作者！上一篇文章【源码剖析】- Spark 新旧内存管理方案(上)介绍了旧的内存管理方案以及其实现类 StaticMemoryManager 是如何工作的，本文将通过介绍 UnifiedMemoryManager 来介

作者：牛肉圆粉不加葱 本文由简书 牛肉圆粉不加葱 授权转载，版权所有归作者，转载请联系作者！Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块。作为使用者的我们，搞清楚 Spark 是如何管理内存的，对我们编码、调试及优化过程会有很大帮助。本文之所以取名为 “Spark