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在 Ubuntu 上运行 Spark 作业时，有很多方法可以减少 GC（垃圾收集）压力。 以下是一些建议：
调整堆内存大小：
spark.executor.memory</ 调整堆内存通过设置 spark.driver.memory 参数来设置 Spark 作业的大小。 适当增加堆内存可以减少GC的频率，但也会增加每次GC所花费的时间。 应根据实际工作情况进行调整。
选择正确的垃圾收集器：
Spark 支持多种垃圾收集器，包括串行 GC、并行 GC 和 CMS GC。支持垃圾收集器。 ETC。 不同的垃圾收集器有不同的GC性能和暂停时间。 您可以根据自己的工作特点选择合适的垃圾收集器。 例如，对于低延迟作业，您可以选择 CMS GC 来减少暂停时间。
优化数据结构和代码：
减少不必要的对象创建和销毁，避免内存泄漏。
使用对象池复用对象，减少GC压力。
优化数据结构以减少内存使用。
调整GC参数：
根据垃圾收集器的特点调整相关GC参数。 例如，对于CMS GC，您可以调整-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数来主动触发CMS GC。
使用分布式缓存：
persist() 或 cache() > via > code>方法将经常访问的数据集缓存在内存中以减少GC负载。 但是，请记住，缓存的数据集也会占用堆内存，因此必须将它们组合起来。管理器控制缓存的大小。
监控与调优：
使用Spark监控工具（如Spark UI）监控作业执行状态。 根据监控结果，可以及时调整堆内存大小、垃圾回收器等参数，降低GC负载。
要降低GC压力，需要综合考虑实际情况和工作需求，避免盲目增加堆内存或调整GC参数，注意这是不可能的。 在进行任何调整之前，我们建议进行彻底的测试和验证，以确保调整不会对工作稳定性和性能产生负面影响。
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