因此Spark官方建议,在Spark编码实现中,特别是对于算子函数中的代码,尽量不要使用上述三种数据结构,尽量使用字符串替代对象,使用原始类型(比如Int、Long)替代字符串,使用数组替代集合类型,这样尽可能地减少内存占用,从而降低GC频率,提升性能。 2、数据本地化 1、数据本地化的级别: 1) PROCESS_LOCAL task要计算的数据...
由于任务的运行内存和RDD的缓存内存的干扰,GC也会是一个问题。 2,测量GC的影响 GC调优的第一步是收集关于垃圾收集发生频率和GC花费的时间的统计信息。通过将-verbose:gc -XX:+ PrintGCDetails -XX:+ PrintGCTimeStamps添加到Java选项来完成。下次运行Spark作业时,每当垃圾收集发生时,都会看到在工作日志中打印的消息...
由于任务工作内存(运行task所需的内存空间)和缓存在节点上的RDD之间存在冲突,也可能会导致GC问题。我们将讨论如何控制分配给RDD的缓存空间来缓解这种问题。 2.5.1 衡量GC影响 - Measuring the Impact of GC GC调优的第一步是收集统计垃圾收集的频率和GC所耗费的时间。这可以通过添加Java gc选项-XX:+PrintGCDetails和...
jvm 中,程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的。 3.1GC是什么 GC其实是一种自动的内存管理工具,其行为主要包括2步...
Spark性能调优手段: 判断内存消耗:设置RDD并行度,将RDD cache到内存,通过BlockManagerMasterActor添加RDD到memory中的日志查看每个partition占了多少内存,最后乘以partition数量,即是RDD内存占用量。 1.Shuffle调优(核心) a.consolidation机制,使shuffleMapTask端写磁盘的文件数量减少,resultTask拉取数据磁盘IO也变少,只需拉...
Spark本质上是基于内存的,当内存本身比较紧张,其性能也会受到影响。因此需要对内存使用进行优化,减少其消耗。常用的性能优化点包括:数据结构、序列器、缓存持久化与Checkpoint、JVM参数调优(因为本质上依赖GC)、并行度、共享数据与本地化存储、算子合理选择等方面。接下来我们结合各个优化点,依次看看如何有效利用内存。
由于任务的工作内存(运行任务所需的空间量)和在节点上缓存的RDDs之间的干扰, GC也可能是一个问题。我们将讨论如何控制分配给RDD缓存的空间以减轻这个问题。 2.5.1 测量GC的影响 GC调优的第一步是收集GC发生频率和GC时间的统计。可以通过增加 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps 的Java选项...
因此Spark官方建议,在Spark编码实现中,特别是对于算子函数中的代码,尽量不要使用上述三种数据结构,尽量使用字符串替代对象,使用原始类型(比如Int、Long)替代字符串,使用数组替代集合类型,这样尽可能地减少内存占用,从而降低GC频率,提升性能。 2、数据本地化
Spark中的GC优化主要的目的就是让长期存活的对象存储在年老带中,年轻代中尽可能存储短期的对象。这样可以避免触发Full GC来搜集任务执行时的临时对象。可以按照下面的方法: 检查目前垃圾回收的GC信息,如果多次触发 Full GC,就意味着执行任务缺乏足够的内存。