Spark 性能优化高频面试题及答案

以下是关于 Spark 性能优化 的高频面试题及答案，涵盖了内存管理、数据序列化、任务调度等多个方面。

高频面试题及答案

1. 如何通过调整内存管理来优化 Spark 性能？

回答：
Spark 内存管理分为存储内存（用于缓存RDD和广播变量）和执行内存（用于存储 shuffle、join 等操作的中间数据）。合理配置内存分配可以有效提升 Spark 的整体性能。

• spark.memory.fraction： 控制内存用于存储内存和执行内存的比例。默认值是0.6，意味着60%的堆内存分配给存储和执行内存，剩下的用于其他用途。如果任务需要更多内存用于计算，则可以增加此值。

• spark.memory.storageFraction： 其中 spark.memory.fraction 中存储内存的占比。默认值为0.5。可以根据需要调整，用于缓存更多数据或者分配更多内存给计算。

• 示例：