关于Spark实际操作的一些实用干货（持续更新中.....)

1.有关local模式

    曾经在国外网站上看到一篇帖子，觉着很受用，拿来分享。

    说Spark的local模式，就是指在本机上运行的本机模式，所以，有关于你设置的executor.memory以及driver.memory的，并不会影响Spark本身内存设置问题。经本人测试之后发现，local模式下设置这两个参数完全没有作用。

2.spark.memory.fraction与spark.storage.memoryFraction

    内存占比，用于对Spark性能进行调优，官方文档上就有介绍：

• spark.memory.fraction expresses the size of M as a fraction of the (JVM heap space - 300MB) (default 0.6). The rest of the space (25%) is reserved for user data structures, internal metadata in Spark, and safeguarding against OOM errors in the case of sparse and unusually large records.
• spark.memory.storageFraction expresses the size of R as a fraction of M (default 0.5). R is the storage space within M where cached blocks immune to being evicted by execution.

    spark.memory.fraction（暂称之为M）表示：片段M的大小是(JVM堆空间- 300MB)(默认为0.6)的一部分。其余的空间(25%)保留给用户数据结构、Spark中的内部元数据以及在稀疏和异常大的情况下防止OOM错误。

    spark.storage.memoryFraction（暂称之为M.R）：表示R的大小为M的一部分(默认为0.5)。R是M中的存储空间，其中缓存的块不会被执行逐出

    这也就是为什么明明设置内存大小为比如20G（-Xmx即最大允许堆内存决定了内存大小），而Spark会报出一下信息：

    18/06/14 16:01:42 INFO MemoryStore: MemoryStore started with capacity 10.5 GB

3.-Xms -Xmx及-XX：PermSize -XX：MaxPermSize参数设置

    首先，参数建议设置为：

        -Xms    物理内存的1/64

        -Xmx    物理内存的1/4

        -XX：PermSize    物理内存的1/64

        -XX：MaxPermSize    物理内存的1/4

    其次是Java的GC（Garbage Collection），所设置初始堆内存大小-Xms，当内存使用达到这个值的时候，GC才开始回收垃圾，意味着如果将-Xms与-Xmx设置大小相同的话，只有当内存耗尽时才会进行GC回收。

4.RDD通过collect转数组

    RDD类型的数据可以通过collect方法转化为数组，但由于collect方法属于对RDD操作中的Action操作，根据RDD的惰性机制可知，多一次Action操作就会多一次shuffle，而一次shuffle操作的结果一次调度stage的结果，然而一次stage又包含许多个Task，最终会导致程序运行耗时增加。

    另外，RDD通过collect，将原有分布在各个executor进程的数据全部汇集到一个driver节点上，这个操作的实质是把分布式的环境拉出来做单机处理了，所以后续对collect而来的数据来说，已经脱离了Spark的分布式环境。

    再者，将所有数据聚集到一个driver节点，容易产生内存溢出是可想而知的。