spark中如何防止standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出？

在standalone的模式下如果配置了–total-executor-cores 和 –executor-memory 这两个参数，但是没有配置–executor-cores这个参数的话，就有可能导致，每个Executor的memory是一样的，但是cores的数量不同，那么在cores数量多的Executor中，由于能够同时执行多个Task，就容易导致内存溢出的情况。这种情况的解决方法就是同时配置–executor-cores或者spark.executor.cores参数，确保Executor资源分配均匀。

使用rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)代替rdd.cache() rdd.cache()和rdd.persist(Storage.MEMORY_ONLY)是等价的，在内存不足的时候rdd.cache()的数据会丢失，再次使用的时候会重算，而rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)在内存不足的时候会存储在磁盘，避免重算，只是消耗点IO时间。