【摘 要】
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以Spark为代表的集群并行计算框架在大数据、云计算浪潮中广泛应用,其运行性能优化是应用的关键。为提高运行性能,分析了Spark框架执行流程、内存管理机制,结合Spark和JVM两
【机 构】
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清华大学电子工程系,清华大学信息科学与技术国家实验室（筹）
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2014BAH41B00),国家自然科学基金(U1405254,U1536207)
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以Spark为代表的集群并行计算框架在大数据、云计算浪潮中广泛应用,其运行性能优化是应用的关键。为提高运行性能,分析了Spark框架执行流程、内存管理机制,结合Spark和JVM两个层面内存管理的特点,提出3条优化策略:(1)通过序列化和压缩方式减少缓存数据大小,使得GC消耗降低,提升性能;(2)在一定范围内减少运行内存大小,用重算代替缓存,可以提升性能;(3)配置适当的JVM新生代和老生代的比例、Spark计算与缓存空间比例等内存分配参数,能够较大程度地提升性能。实验结果表明,序列化和压缩能够减少缓存占
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