Spark优化之gc

对于官方Programming Guides的GC优化一节做了阅读。

在这里记录一下我的理解，可能记录的比较混乱没有条理：

我理解其实GC优化的主要目的就是在你的任务执行中使用更少的内存，进行更少的gc回收，因为GC回收会使你的任务执行的更慢。 

使用-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps可以在日志中观察你的程序执行过程中GC回收的情况。根据日志进行优化。例如你发现回收的过于频繁，那么就要看一下是不是你的程序和内存使用是否有问题。

尽量多使用原生类型，而不要使用诸如 hashmap,linkedlist之类的复杂类型，因为这些更加占用内存，另外String也少用尽量使用数字和枚举类型

spark.storage.memoryFraction参数来控制你executor内存中，用于缓存的比例；如果你的任务中缓存用的不多，或者GC回收频繁，甚至内存溢出，那么可以考虑调整这个参数的比例，减少缓存内存而去增加任务内存的使用。

其实这与java的gc优化是一脉相承的，gc优化也没有什么固定的套路，这和你的内存和程序是相关的。

我需要对于java的gc进行进一步的学习，这样才可以在spark中更好的进行优化。