6.2.2 内存调优

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6.2.2 内存调优 Spark 内存调优深度指南：代码实践与详解 1. 内存调优的重要性内存是 Spark 应用运行的基石。Spark 基于内存计算，数据和计算过程中的中间结果都尽可能地存储在内存中，以减少磁盘 I/O，从而提高计算速度。然而，不合理的内存配置会导致以下问题：频繁的 GC (Garbage Collection)：内存不足时，JVM 会频繁进行垃圾回收，消耗大量的 CPU 资源，导致应用性能下降。 OOM (Out Of Memory) 错误：当内存完全耗尽时，Spark 应用会抛出 OOM 错误，导致任务失败甚至整个应用崩溃。磁盘溢写 (Disk Spill)：当内存不足以容纳中间数据时，Spark 会将数据溢写到磁盘，造成性能瓶颈。