spark.shuffle.memoryFraction参数是什么，以及优化经验？
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spark.shuffle.memoryFraction是shuffle调优中重要参数，shuffle从上一个task拉去数据过来，要在Executor进行聚合操作，聚合操作时使用Executor内存的比例由该参数决定，默认是20%如果聚合时数据超过了该大小，那么就会spill到磁盘，极大降低性能；
如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。
2021-12-06 08:09:53赞同 展开评论
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