spark 参数调优6-Memory Management内存管理

最新推荐文章于 2025-07-16 00:21:21 发布

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#spark

本文深入探讨Spark内存管理，包括`spark.memory.fraction`和`spark.memory.storageFraction`等关键参数，解释它们如何影响执行内存和缓存，以及如何避免频繁GC和OOM。同时，讨论了堆外内存启用和GC策略，如`spark.memory.offHeap.enabled`、`spark.cleaner.periodicGC.interval`等，以提升Spark应用性能。

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spark参数调优系列目录地址：

https://blog.youkuaiyun.com/zyzzxycj/article/details/81011540

⑥ Memory Management

spark.memory.fraction

执行内存和缓存内存（堆）占jvm总内存的比例，剩余的部分是spark留给用户存储内部源数据、数据结构、异常大的结果数据。

默认值0.6，调小会导致频繁gc，调大容易造成oom。

spark.memory.storageFraction

用于存储的内存在堆中的占比，默认0.5。调大会导致执行内存过小，执行数据落盘，影响效率；调小会导致缓存内存不够，缓存到磁盘上去，影响效率。

值得一提的是在spark中，执行内存和缓存内存公用java堆，当执行内存没有使用时，会动态分配给缓存内存使用，反之也是这样。如果执行内存不够用，可以将存储内存释放移动到磁盘上（最多释放不能超过本参数划分的比例），但存储内存不能把执行内存抢走。

spark.memory.offHeap.enabled

是否允许使用堆外内存来进行某些操作。默认false

spark.memory.offHeap.size

允许使用进行操作的堆外内存的大小，单位bytes 默认0

spark.memory.useLegacyModes

默认false，不开启，在spark1.5之后就被废弃了，下面三个参数也是。。就不做更多的介绍了：

spark.shuffle.memoryFraction