Dela via

Minnesanvändningsoptimering för Apache Spark

  • Artikel

Den här artikeln beskriver hur du optimerar minneshantering av ditt Apache Spark-kluster för bästa prestanda i Azure HDInsight.

Översikt

Spark fungerar genom att placera data i minnet. Att hantera minnesresurser är därför en viktig aspekt av att optimera körningen av Spark-jobb. Det finns flera tekniker som du kan använda för att använda klustrets minne effektivt.

  • Föredrar mindre datapartitioner och konto för datastorlek, typer och distribution i partitioneringsstrategin.
  • Överväg den nyare, effektivare Kryo data serialization, snarare än standard-Java-serialiseringen.
  • Föredrar att använda YARN, eftersom det separerar spark-submit efter batch.
  • Övervaka och justera Spark-konfigurationsinställningar.

Som referens visas Spark-minnesstrukturen och några nyckelexekutorminnesparametrar i nästa bild.

Överväganden för Spark-minne

Om du använder Apache Hadoop YARN styr YARN det minne som används av alla containrar på varje Spark-nod. Följande diagram visar nyckelobjekten och deras relationer.

YARN Spark Memory Management.

Om du vill ta itu med meddelanden om "slut på minne" provar du:

  • Granska DAG Management Shuffles. Minska genom att återskapa källdata på kartsidan, förpartitionera (eller bucketisera) källdata, maximera enskilda blandningar och minska mängden data som skickas.
  • Föredrar ReduceByKey med sin fasta minnesgräns till GroupByKey, vilket ger aggregeringar, fönster och andra funktioner, men den har ann obundna minnesgräns.
  • Föredrar TreeReduce, vilket gör mer arbete på exekutorer eller partitioner, till Reduce, som fungerar alla på drivrutinen.
  • Använd DataFrames i stället för RDD-objekt på lägre nivå.
  • Skapa ComplexTypes som kapslar in åtgärder, till exempel "Top N", olika sammansättningar eller fönsteråtgärder.

Ytterligare felsökningssteg finns i OutOfMemoryError-undantag för Apache Spark i Azure HDInsight.

Nästa steg