# Spark Core内存调优
#### 操作场景
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。
监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数："-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"
），如果频繁出现Full GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。
#### 操作步骤
- 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的"conf/spark-default.conf"配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数：-XX:NewRatio。如：" -XX:NewRatio=2"，则新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。
- 开发Spark应用程序时，优化RDD的数据结构。
  - 使用原始类型数组替代集合类，如可使用fastutil库。
  
  - 避免嵌套结构。
  
  - Key尽量不要使用String。
   
- 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如：
  ```
  testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
  ```