Deep Dive-How Spark Uses Memory

资 源 简 介

Deep Dive-How Spark Uses Memory

详 情 说 明

Apache Spark作为分布式计算框架，其内存使用机制直接影响性能表现。理解Spark如何管理内存，对于优化作业和避免OOM（内存溢出）至关重要。

Spark的内存使用主要划分为三部分：执行内存、存储内存和预留内存。执行内存用于计算过程中的数据混洗（Shuffle）、聚合（Aggregation）等操作；存储内存则缓存RDD或DataFrame，避免重复计算；预留内存是系统保留的固定空间，防止OOM。

当任务需要更多内存时，Spark会根据LRU（最近最少使用）策略淘汰旧的缓存数据。若数据不可丢弃（如Shuffle中间结果），则会溢出到磁盘，但这会显著降低性能。合理配置`spark.memory.fraction`和`spark.memory.storageFraction`参数，可以平衡执行与存储内存的占比。

优化建议包括：优先使用广播变量减少数据传输；对于频繁访问的RDD手动调用`persist()`并指定存储级别；监控GC行为调整JVM参数。深入理解这些机制，能帮助开发者更好地驾驭Spark处理海量数据的能力。