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spark的oom如何调参

时间: 2024-07-02 10:01:04 浏览: 299
Spark的内存溢出(Out Of Memory, OOM)通常是因为任务消耗的内存超过了分配给它的限制。要调整Spark的内存参数以避免OOM,你可以关注以下几个关键配置: 1. **调整`spark.driver.memory`**:这是驱动程序的内存限制,用于存储Spark的元数据和驱动任务所需的内存。例如,如果你的集群总内存是100GB,你可以设置为`spark.driver.memory=80g`。 2. **设置`spark.executor.memory`**:每个Executor的内存限制,包括执行任务、存储中间结果和线程堆栈。如`spark.executor.memory=20g`。 3. **使用内存池 (`spark.memory.fraction` 和 `spark.memory.storageFraction`)**:这些参数可以帮助管理内存,比如限制RDD缓存的比例,`spark.memory.fraction` 控制数据存储所占比例,`spark.memory.storageFraction` 控制计算所占比例。 4. **分区大小 (`spark.default.parallelism` 和 `spark.sql.shuffle.partitions`)**:如果分区过大,可能会导致单个Executor处理过多数据,从而耗尽内存。适当调整分区数有助于内存管理。 5. **启用堆外内存 (`spark.driver.memoryOverhead` 和 `spark.executor.memoryOverhead`)**:这些额外的内存用于Java运行时和JVM内部结构,合理设置可以防止不必要的内存消耗。 6. **调整`spark.shuffle.read.buffer.size`** 和 `spark.shuffle.write.buffer.size`:读写缓冲区的大小,过大可能导致内存溢出,应根据实际数据量调整。 7. **监控和诊断**:使用Spark的WebUI或第三方工具(如JMX、Prometheus)监控内存使用情况,了解哪些任务或操作导致了内存溢出。 记得,每一步调整都需要谨慎,过度限制可能导致性能下降,而过度分配则浪费资源。在调整后,最好进行测试以确保应用正常运行。如果仍然遇到OOM,可能需要检查数据倾斜、内存泄漏等问题。
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