spark性能调优 | 内存优化

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• • 我们先了解一下有哪些内存
  • 温馨提示
  • RDD示范(spark版本2.1.1)
  • RDD进行优化
  • Df和Ds进行示范

我们先了解一下有哪些内存

 1.storage内存   存储数据，缓存         可预估
 2.shuffle内存   计算join groupby     不可预估
 spark1.6之前  静态管理的，spark1.6之后变成动态管理  默认0.5

温馨提示

在公司尽量不要写rdd(性能不好)

RDD示范(spark版本2.1.1)

我们转成rdd去跑任务，看看内存占有多大

我们也可以去excutor看内存大小

显示红色，是因为我写了while循环

RDD进行优化

看官网
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/configuration.html#compression-and-serialization

我们采用kryo(只支持rdd)

我们需要看看rdd的缓存级别
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html#which-storage-level-to-choose

使用序列化的缓存级别

发现1.7g直接变成了270m，优化还是挺大的！

Df和Ds进行示范

看官网
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-getting-started.html#creating-datasets

Ds会专门使用自己的偏码进行序列化

内存大小34.2M

我们还可以进行序列化(变化不大)

进行优化之后33.9M