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在Ubuntu上運行Spark作業時,減少GC(垃圾回收)壓力的方法有很多。以下是一些建議:
spark.executor.memory
和spark.driver.memory
參數來調整Spark作業的堆內存大小。適當增加堆內存可以減少GC的頻率,但也會增加單次GC的時間。需要根據作業的實際情況進行調整。-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
參數來提前觸發CMS GC。persist()
或cache()
方法將頻繁訪問的數據集緩存到內存中,減少GC的壓力。但需要注意的是,緩存的數據集也會占用堆內存,因此需要合理控制緩存的大小。請注意,減少GC壓力需要綜合考慮作業的實際情況和需求,不能盲目地增加堆內存或調整GC參數。在進行任何調整之前,建議先進行充分的測試和驗證,以確保調整不會對作業的穩定性和性能產生負面影響。
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