Spark Streaming内存调优

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

内存调优

调整内存的使用以及Spark应用程序的垃圾回收行为已经在Spark优化指南中详细介绍。在这一节,我们重点介绍几个强烈推荐的自定义选项,它们可以减少Spark Streaming应用程序垃圾回收的相关暂停,获得更稳定的批处理时间。

  • Default persistence level of DStreams:和RDDs不同的是,默认的持久化级别是序列化数据到内存中(DStream是StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER,RDD是StorageLevel.MEMORY_ONLY)。即使保存数据为序列化形态会增加序列化/反序列化的开销,但是可以明显的减少垃圾回收的暂停。
  • Clearing persistent RDDs:默认情况下,通过Spark内置策略(LUR),Spark Streaming生成的持久化RDD将会从内存中清理掉。如果spark.cleaner.ttl已经设置了,比这个时间存在更老的持久化RDD将会被定时的清理掉。正如前面提到的那样,这个值需要根据Spark Streaming应用程序的操作小心设置。然而,可以设置配置选项spark.streaming.unpersist为true来更智能的去持久化(unpersist)RDD。这个配置使系统找出那些不需要经常保有的RDD,然后去持久化它们。这可以减少Spark RDD的内存使用,也可能改善垃圾回收的行为。
  • Concurrent garbage collector:使用并发的标记-清除垃圾回收可以进一步减少垃圾回收的暂停时间。尽管并发的垃圾回收会减少系统的整体吞吐量,但是仍然推荐使用它以获得更稳定的批处理时间。
以上内容是否对您有帮助:

二维码
建议反馈
二维码