spark性能调优--jvm调优（转）

一.问题切入

调用spark 程序的时候，在获取数据库连接的时候总是报  内存溢出 错误

（在ideal上运行的时候设置jvm参数 -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M，不会报错）

二.jvm参数 和 saprk 参数 和内存四区 解读

1.内存四区

1、栈区（stack）：由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。

2、堆区（heap：一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回  收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表。

3、数据区：主要包括静态全局区和常量区，如果要站在汇编角度细分的话还可以分为很多小的区。

全局区（静态区）（static）：全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的  另一块区域。 程序结束后有系统释放

常量区：常量字符串就是放在这里的。 程序结束后由系统释放

4、代码区：存放函数体的二进制代码。

参考： http://blog.csdn.net/wu5215080/article/details/38899259

2.jvm 参数

-Xms512m -Xmx1024m-XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M

-Xms                            JVM初始分配的堆内存                                               默认是设备物理内存的 1/64

-Xmx                            JVM最大允许分配的堆内存，按需分配                        默认是设备物理内存的 1/4

-XX:PermSize               JVM初始分配的非堆内存                                            默认是设备物理内存的 1/64

-XX:MaxPermSize        JVM最大允许分配的非堆内存                                      默认是设备物理内存的 1/4

参考： http://www.cnblogs.com/mingforyou/archive/2012/03/03/2378143.html

3.spark参数

-- driver-memory ： driver运行的内存大小，默认1G  driver：sparkcontext ，sqlContext等运行的地方， sparkcontext ，sqlContext 一般运行在栈内存

-- executor-memory : executor的内存大小，默认1G   executor： rdd 等运行的地方 ,rdd 一般运行在栈内存

conf spark.storage.memoryFraction=0.3     spark用于缓存rdd的内存百分比(剩下的内存用来保证任务运行时各种其它内存空间的需要)，默认0.6（和运行在堆或栈没有关系）

得出：

栈内存   正比于 driver-memory : 内存被 sparkcontext，sqlContext 等固定占用，和数据库连接没有多大关系

栈内存  正比于  executor-memory ；  executor-memory 分两种： rdd 和其他（包含获取获取 数据库连接的内存）

三.问题分析和解决

方向：增大executor-memory 和减小 conf spark.storage.memoryFraction 的值 ,根据具体环境而定

命令方式：

nohup spark-submit \

--masteryarn  \

--executor-memory 1024M \

--confspark.storage.memoryFraction=0.3 \

--classcom.xiaopeng.bi.gamepublish.GamePublishKpi \

/home/hduser/projs/xiaopeng_bi.jar60 >> /home/hduser/projs/logs/gamepublishkpi.log &

代码方式：

val sparkConf = newSparkConf().setAppName(this.getClass.getName.replace("$",""))

.set("spark.default.parallelism", "60") //  1. 调节并行度

.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // 3.序列化方式

.set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")// 4. shuffle 过程中  合并小文件

.set("spark.storage.memoryFraction", "0.4");// 5.cache占用的内存占比

.set("spark.sql.shuffle.partitions", "60")// 6.shuffle 时 partion的个数
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作者：kequanjade
原文：https://blog.csdn.net/keyuquan/article/details/72629605