如何知道 pyspark 中广播变量的可用内存量？答案

【问题标题】：How to know the amount of memory available for broadcast variables in pyspark?如何知道 pyspark 中广播变量的可用内存量？
【发布时间】：2017-12-07 23:44:50
【问题描述】：

我有一个在 pyspark 中使用的广播变量，我想知道我有多少可用空间。

我知道广播变量保留在spark.executor.memory 内，但它是否必须适合存储范围？还是处理的范围？

我知道spark.memory.fraction 用于确定spark.executor.memory 用于存储的比例与用于处理的数量。但是，假设我的 spark.executor.memory 是 10GB，spark.memory.fraction 是 0.75。

广播变量是否必须小于2.5GB 或小于5GB？

这是 pyspark 1.6.1。

另外，这里有一个资源可以用作参考点：https://0x0fff.com/spark-memory-management/
我不明白那篇文章中的“用户内存”是什么。

EDIT ：作为这个问题的扩展，很高兴知道cached 表的存储位置。那些和广播变量在同一个地方吗？或不同的地方？在我看来，这些都在 spark.memory.storageFraction 内部。

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql spark-dataframe

【解决方案1】：

广播变量存储在Python进程的内存中（JVM上也有序列化副本）。所以使用的内存部分是执行内存。

请记住，PySpark 会为每个 Spark 核心保留一份变量副本。所以实际内存限制更接近

(`spark.executor.memory` * `spark.memory.fraction`) / `spark.executor.cores`

【讨论】：

你确定每个核心只有一次吗？我认为它们被每个执行器复制一次，请参阅此资源：blog.cloudera.com/blog/2015/03/… 在以“Running tiny executors...”开头的句子中。你同意@user9070098 吗？
另外，如果是 执行内存 用于广播变量，那么 spark.executor.memory*spark.memory.fraction*(1-spark.memory.storageFraction) 将是我理解的限制，至少根据此资源：@987654322 @