目录
- 我们先了解一下有哪些内存
- 温馨提示
- RDD示范(spark版本2.1.1)
- RDD进行优化
- Df和Ds进行示范
我们先了解一下有哪些内存
1.storage内存 存储数据，缓存 可预估
2.shuffle内存 计算join groupby 不可预估
spark1.6之前 静态管理的，spark1.6之后变成动态管理 默认0.5
温馨提示
在公司尽量不要写rdd(性能不好)
RDD示范(spark版本2.1.1)
我们转成rdd去跑任务，看看内存占有多大
我们也可以去excutor看内存大小
显示红色，是因为我写了while循环
RDD进行优化
看官网
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/configuration.html#compression-and-serialization
我们采用kryo(只支持rdd)
我们需要看看rdd的缓存级别
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html#which-storage-level-to-choose
使用序列化的缓存级别
发现1.7g直接变成了270m，优化还是挺大的！
Df和Ds进行示范
看官网
https://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-getting-started.html#creating-datasets
Ds会专门使用自己的偏码进行序列化
内存大小34.2M
我们还可以进行序列化(变化不大)
进行优化之后33.9M
