spark executor容器内存如何规划？

在Spark集群中，合理分配Executor内存对于优化作业性能至关重要。Executor内存主要分为三部分：执行内存（Execution Memory）、缓存内存（Storage Memory）和程序内存（Overhead Memory）。以下是基于您的需求，结合参考资料的专业建议来指导如何合理分配这三部分内存：

1. 内存组成部分说明

• 执行内存：用于计算任务的运行，包括shuffle操作、排序、聚合等。
• 缓存内存：用于存储RDD或其他数据结构，以加速后续访问，减少磁盘I/O。
• 程序内存：保留给JVM自身使用，包括代码、内部元数据等非数据存储或计算用途。

2. 合理分配原则

执行内存与缓存内存

• 比例调整：根据应用特性调整spark.executor.memory总量后，通过spark.memory.fraction（默认0.6）配置执行内存与总内存的比例。剩余的部分自动分配给缓存内存。例如，若总Executor内存为10G，且默认设置下，6G将用于执行内存，4G用于缓存内存。
• 动态调整：启用spark.memory.useLegacyMode为false（Spark 2.x及以上版本默认关闭），允许执行内存与缓存内存之间根据需要动态借用，提高资源利用率。

程序内存

• 固定预留：程序内存由spark.memory.offHeap.enabled（是否开启堆外内存，默认关闭）和spark.memory.offHeap.size控制，或者直接由Executor内存减去执行与缓存内存后的剩余部分构成。确保这部分足够大以避免JVM堆溢出。

3. 实践建议

• 监控与调优：利用Spark UI监控作业运行时的内存使用情况，根据实际消耗调整各部分比例。如果发现频繁的GC（垃圾回收）或内存溢出，可能需要增加执行内存或调整缓存策略。
• 考虑数据规模：对于数据密集型作业，适当增加缓存内存可以提升性能；而对于计算密集型作业，则应侧重于执行内存的分配。
• 实例规格匹配：示例配置提供了针对32 vCPU、128 GB规格实例的参考，实际配置需依据您服务器的实际规格进行相应调整。

4. 注意事项

• 避免过度分配：确保总Executor内存不超过物理内存，避免因内存溢出导致的系统不稳定。
• 测试验证：调整后，通过Benchmark测试验证性能变化，确保优化措施有效。

综上所述，合理分配Executor内存的关键在于理解应用的工作负载特征，并通过监控反馈进行细致调整，同时确保整体配置不超出硬件限制，以达到最佳性能表现。您也可以通过ECS一键诊断全面排查并修复ECS问题。