Hadoop 为缓存的RDD分配了多少内存？

我有一个5个工作节点集群，每个集群有6 GB内存（Spark executor内存设置为4608 GB）

我的内存一直不足，Spark告诉我，我的一个执行者试图使用超过5.0 GB的内存。如果每个执行器都有5GB的内存，那么我的整个集群之间应该有25GB的内存

ExecutorLostFailure (executor 4 exited caused by one of the running tasks) 
Reason: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.0 GB of 5.0 
GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead.

在我的spark应用程序开始时，当我查看存储选项卡中的一个rdd时（此时它是缓存中唯一的rdd），我看到：

这似乎表明每个节点只有大约2.5 GB的可用内存。在我的spark应用程序出现内存不足错误之前，“存储”选项卡也从未接近显示25 GB的缓存RDD

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如何确定为缓存的RDD分配了多少内存？

提交作业时，可以指定参数

spark.memory.storageFraction

。默认值为0.5

因此，在您为执行器分配5G内存的情况下，2.5G将保留用于缓存，剩余的2.5G将用于执行

发件人：

spark.memory.storageFraction

不受逐出影响的存储内存量，表示为s留出的区域大小的一小部分​公园，记忆，分数。该值越高，可用于执行的工作内存越少，任务溢出到磁盘的频率越高。建议将其保留为默认值。有关详细信息，请参见

RDD Name    Storage Level                   Cached Partitions   Fraction Cached Size in Memory  Size on Disk
myRDD       Memory Serialized 1x Replicated 20                  100%     3.2 GB 0.0 B

Host    On Heap Memory Usage            Off Heap Memory Usage   Disk Usage
Node 1  643.5 MB (1931.3 MB Remaining)  0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B
Master  0.0 B (366.3 MB Remaining)      0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B
Node 2  654.8 MB (1920.0 MB Remaining)  0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B
Node 3  644.2 MB (1930.6 MB Remaining)  0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B
Node 4  656.2 MB (1918.6 MB Remaining)  0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B
Node 5  652.4 MB (1922.4 MB Remaining)  0.0 B (0.0 B Remaining) 0.0 B