Hadoop中的内存管理主要由以下几个方面实现:
1、 堆内存与非堆内存:
- 堆内存:Hadoop中主要用于存储对象实例,由JVM的垃圾回收器管理。大小通过-Xmx设置。
- 非堆内存:Hadoop中主要用于I/O缓冲、本机代码等,大小通过-XX:MaxDirectMemorySize设置。
2、 每个容器的资源隔离:
- YARN将资源按容器划分,每个容器具有专属的CPU、内存、网络等资源。
- 容器的资源由配置的queue、ApplicationMaster以及正在运行的任务数决定。
- 这保证了不同的应用与任务之间资源的隔离与安全。
3、 内存监控与回收:
- NodeManager会定期监控每个容器的内存使用情况。
- 如果内存使用超过一定阈值则会触发容器的内存回收与重启。
- 这可以避免内存使用过多导致的资源争用与系统崩溃。
4、 流式数据的内存管理:
- 当线程读取流式数据时,会对其占用一定内存用于缓冲。
- 如果内存占用过高,会将部分数据写入磁盘以释放内存。
- 当内存可用时会再将数据读取到内存,这实现了流式数据的内存管理。
5、 Shuffle内存监控:
- Shuffle阶段会读取大量Map输出数据并存入内存中以供Reducer读取。
- 如果内存占用过高,会将部分Map输出写入磁盘以避免内存溢出。
- Reducer会优先读取内存中的数据,这实现了Shuffle过程的内存监控。
6、 开源组件的内存优化:
- 开源组件在设计实现时也会考虑内存的合理使用,如:
- Kyro:高效的Java对象序列化与反序列化组件,可以减少内存占用。
- Parquet:面向分析的高效列式存储格式,可以减少存储空间并加速读取。
- Protobuf:高效的结构化数据序列化工具,可以减少网络传输时的内存使用。
所以,Hadoop是一个高度优化的分布式系统,其内存管理机制保证了系统的稳定性与性能。通过调优内存相关参数,选择高效的开源组件,设计内存友好的程序,我们可以最大限度地发挥Hadoop的计算能力。