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在Ubuntu上使用Apache Spark時,內存管理是一個關鍵的性能考量因素。以下是一些優化Spark內存管理的建議:
spark.executor.memory
:控制每個執行器(executor)的內存量。spark.driver.memory
:控制驅動程序(driver)的內存量。spark.memory.fraction
:定義Spark使用JVM堆內存的比例。spark.memory.storageFraction
:定義Spark用于存儲的內存比例。spark.shuffle.memoryFraction
:定義用于shuffle操作的內存比例。persist()
或cache()
方法將數據集持久化到內存中,以便快速訪問。MEMORY_ONLY
、MEMORY_AND_DISK
等,根據數據集大小和可用內存來決定。-Xmx
和-Xms
參數設置JVM的最大和初始堆內存大小。-XX:MaxDirectMemorySize
參數以控制直接內存的大小,這對于Spark使用NIO進行數據傳輸很重要。dirty_background_ratio
和dirty_ratio
參數。請注意,這些優化措施需要根據具體的應用場景和資源限制進行調整。在進行任何重大更改之前,建議先在測試環境中驗證更改的效果。
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