[ 
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-56918?page=com.atlassian.jira.plugin.system.issuetabpanels:all-tabpanel
 ]

Chang Chen updated SPARK-56918:
-------------------------------
    Description:     (was: Today an executor's off-heap memory falls into three 
categories from Spark's perspective:                                            
                                                                                
                                   
                                                                                
                                                                                
                                                                                
        
 || Category || Owner || Spark accounting || Releasable on demand? ||           
                                                                                
                                                                                
        
 | Execution | Spark task allocations (sort, agg, join) | Tracked, arbitrated | 
Yes (spill) |                                                                   
                                                                                
        
 | Storage | Spark RDD cache / broadcast (MemoryStore) | Tracked, arbitrated | 
Yes (evict) |                                                                   
                                                                                
         
 | Unmanaged | RocksDB state store (SPARK-53001) and similar | *Reported* only 
(pull-mode poll) | *No* — informational |                                       
                                                                                
         
                                                                                
                                                                                
                                                                                
        
 A fourth category is emerging and has no home today: *shrinkable external 
caches that are per-executor singletons*, serving the whole executor. Examples 
are Velox \{{AsyncDataCache}} (Gluten) and other native columnar caches. They 
share the same   off-heap budget as Spark storage and, unlike unmanaged memory, 
*can release bytes on request* by evicting cold pages.                          
                                                                                
                         
                                                                                
                                                                                
                                                                                
        
 For these consumers, both existing options are wrong:                          
                                                                                
                                                                                
        
                                                                                
                                                                                
                                                                                
        
 * Treating them as *storage memory* via \{{MemoryStore}} doesn't work — 
\{{MemoryStore}} is bound to \{{BlockManager}}, \{{SerializerManager}}, and 
\{{BlockEvictionHandler}}, which is exactly the limitation SPARK-48694 called 
out.                      
 * Treating them as *unmanaged memory* via \{{UnmanagedMemoryConsumer}} 
(SPARK-53001) is informational only — Spark can subtract their usage from 
\{{effectiveMaxMemory}} but cannot ask them to release when storage pressure 
rises, and they cannot ask Spark for more memory when storage is idle.          
                                                                                
                                                                                
                                   
                                                                                
                                                                                
                                                                                
        
 The result today is static partitioning of off-heap between Spark storage and 
the external cache, defeating the purpose of unified memory management.)

> Add ManagedConsumer SPI for shrinkable external storage memory
> --------------------------------------------------------------
>
>                 Key: SPARK-56918
>                 URL: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-56918
>             Project: Spark
>          Issue Type: Improvement
>          Components: Spark Core
>    Affects Versions: 4.2.0
>            Reporter: Chang Chen
>            Priority: Major
>




--
This message was sent by Atlassian Jira
(v8.20.10#820010)

---------------------------------------------------------------------
To unsubscribe, e-mail: [email protected]
For additional commands, e-mail: [email protected]

Reply via email to