spark动态资源不回收

本篇文章给大家分享spark动态资源不回收，以及spark动态资源管理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据面试题-Spark的内存模型
• 2、Spark任务调度机制与内存管理
• 3、简单说下什么是spark
• 4、TaskScheduler概述
• 5、spark-sql调优的一些实践

大数据面试题-Spark的内存模型

1、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

2、堆外内存可通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定大小。堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。内存空间分配：Spark的内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。

3、大数据技术Spark常见面试问题汇总 Spark的Shuffle原理及调优Shuffle原理：定义：当使用reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候，会发生shuffle操作。

4、Spark 存储体系 Spark 存储体系包含内存、磁盘等存储介质，用于数据的暂存、计算和结果输出。60. Spark 存储体系概述 Spark 提供内存、磁盘等多种存储选项，支持数据的高效存储与处理，优化计算性能。

5、Spark作为高效、内存级的分布式计算框架，在大数据分析、实时计算等领域广泛应用。在流式处理中，Spark需确保Exactly-Once一致性。这一实现依赖于可靠的数据源、Spark内部精确消费机制和幂等性输出端。1 数据源端 Spark Streaming支持通过如Kafka可靠地接入数据源，确保数据可重复读取。

Spark任务调度机制与内存管理

1、Spark任务调度机制与内存管理Spark任务调度机制 Spark任务调度概述 Spark的任务调度总体分为两路进行：一路是Stage级的调度，一路是Task级的调度。Job：以Action算子为界，遇到一个Action算子则触发一个Job。Stage：Job的子集，以RDD宽依赖（即Shuffle）为界，遇到Shuffle做一次划分。

2、统一内存管理是Spark 6之后默认的管理方式，包括堆内和堆外内存的管理。静态内存管理在Spark 6之前使用，可通过spark.memory.useLegacyMode参数启用。统一管理机制允许存储内存和执行内存共享空间，动态占用对方空闲区域，实现更高效内存使用。在Spark任务执行中，任务共享JVM资源，可能存在内存抢占问题。

3、在《Spark内存管理详解（上）——内存分配》 的图3和图5中可以看到，在静态内存管理时，Spark在存储内存中专门划分了一块Unroll空间，其大小是固定的，统一内存管理时则没有对Unroll空间进行特别区分，当存储空间不足是会根据动态占用机制进行处理。

4、Spark 6 之后默认为统一管理（UnifiedMemoryManager）方式，6 之前***用的静态管理（StaticMemoryManager）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode=true 参数启用静态内存管理方式。下面我们介绍下两种内存管理模型的进化。

5、执行内存主要用来存储任务在执行Shuffle时占用的内存。Spark支持不同的排序方式，如普通的排序方式和Tungsten排序方式。Tungsten排序方式可以占用堆外或堆内执行空间，取决于用户是否开启了堆外内存以及堆外执行内存是否足够。

6、Spark Standalone模式是一种用于多台机器的集群管理方式。以下是关于Spark Standalone模式的详细解释：集群管理方式：在Spark Standalone模式中，一台机器作为Master节点，负责管理整个集群。每台机器里都有一个Worker进程，这些Worker进程与Spark Master进行交互，接收并执行任务。

简单说下什么是spark

1、Spark是一个开源的分布式计算系统，专注于大规模数据的高效处理。以下是关于Spark的详细解释：核心特性 分布式计算：Spark能够在多台机器上并行处理数据，极大地提高了数据处理的效率。支持复杂算法：Spark不仅支持简单的数据查询，还能够执行复杂的算法和数据分析任务。

2、Spark，简单来说，是大数据处理领域的一项革新技术，它是一个快速、通用且易于扩展的计算平台。其核心优势在于其内存计算的能力，能够在短时间内处理大量数据，显著提高了计算效率。

3、spark 火花，火星 例句：A cigarette spark started the fire. 香烟的火星引起这场火灾。sparkle 闪耀，闪光 例句：People always mention the sparkle of her eyes. 人们总是说她的眼睛炯炯有神。

4、Spark帽子是一种独特的帽子，主要由能够防止电导的材料制成，用于保护头部免受静电和其他电气危害。具体来说：材质与功能：Spark帽子通常由散发出气泡形态的纤维制成，这种材料能够有效地防止电导，从而保护头部免受静电的危害。它具有很高的安全性，特别适用于与电子设备相关的工作环境。

5、相当于什么都没说，又把这个皮球踢给了用户。所以我看就是由用户根据业务类型，衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价，选择代价较小的一种策略。取代给中间结果进行持久化或建立检查点，Spark会记住产生某些数据集的操作序列。因此，当一个节点出现故障时，Spark会根据存储信息重新构造数据集。

6、Apache Spark是基于内存的分布式数据分析平台，旨在解决快速批处理分析任务、迭代机器学习任务、交互查询以及图处理任务。其最主要的特点在于，Spark使用了RDD或者说弹性分布式数据集。 RDD非常适合用于计算的流水线式并行操作。RDD的不变性（immutable）保证，使其具有很好的容错能力。

TaskScheduler概述

任务***程序（Task Scheduler）是Windows操作系统中的一个重要服务，它允许用户或管理员在指定的时间自动执行程序、脚本或操作。以下是关于任务***程序服务的一些详细解释： 自动化任务：用户可以设置任务在特定时间或条件满足时自动运行。

TaskScheduler概述 TaskScheduler是Spark中负责Task调度的重要组件，它负责把Task（Task Set）提交给Spark集群去运行。

TaskScheduler是Spark中的关键组件，主要负责任务的调度和状态管理。其核心功能包括以下几点：接收并调度Task Set：TaskScheduler接收DAGScheduler分配的Task Set，并构建TaskSetManager。这些Task Set被加入调度池，按照FIFO或FAIR策略进行调度。资源监控与动态分配：TaskScheduler监控Executor的资源情况，如CPU数量。

首先Task Scheduler服务的作用是允许你在计算机上配置和制定自动任务的日程，也就是任务***程序的服务！当然系统中还有很多程序需要使用到该服务的。在Win7中你不能对其操作是正常的！当然如果你一定要禁用task scheduler服务的话也是有办法的。

应该是网络服务，下面那个启用的同名字本地服务项目有点可疑。还是先用安软升级特征库然后全盘扫描一下，Software Protection这个服务项应该只有一个才对。Security-SPP属于Windows SPP安全组件，如果有做涉及到电脑安全的操作的时候，该系统组件会在事件查看器里面发出相关提示信息。

时区同步、自动磁盘清理、自动StartComponentCleanup清理、自动维护等。Task Scheduler 除了以上说的 “客户体验改善***” 情况外，还有可能是其它东西在执行***任务导致 CPU 占用高，同样进入 Win+X →计算机管理 →系统工具 →任务***程序，禁止任务逐一排查就可以了。

spark-sql调优的一些实践

1、综上所述，Spark-SQL的调优是一个复杂而细致的过程，需要根据具体的任务需求和资源环境进行针对性的调整。通过合理的配置和优化，可以显著提高Spark-SQL的性能和稳定性。

2、资源参数调优：Driver和Executor配置：根据任务需求，合理配置Driver和Executor的内存和CPU资源。Partition配置：根据数据量调整数据分片数，避免shuffle阶段的性能瓶颈。性能优化参数：Join策略：调整spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数，优化自动广播连接的性能。

3、partithion配置数用于控制数据分片，应根据数据量调整，避免性能杀手shuffle阶段的性能瓶颈。性能优化参数包括join策略、AQE（自适应查询执行）、DPP（动态分区修剪）与Runtime Filter等。join策略中的spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold控制自动广播连接的阈值，可调整以优化计算性能。

4、Spark SQL性能优化可以从以下几个方面进行：调度模式与资源池配置：将spark.scheduler.mode设置为FAIR模式，支持Spark作业的并行运行，提高资源利用率和作业并行度。创建多个资源池，将集群资源分成多份，提交作业时指定资源池，以优化资源分配。

5、RDD在调优中建议使用reduceByKey或aggregateByKey算子来替代groupByKey，因为这些算子在每个节点本地对相同key进行预聚合，性能优于全量数据在集群节点间传输的groupByKey。SparkSQL内部实现HashAggregate，自动完成本地预聚合与全局聚合。

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