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我正在跑步Spark 2，并试图洗牌大约 5 TB 的 json。在改组 a 期间，我遇到了很长的垃圾收集暂停Dataset：

val operations = spark.read.json(inPath).as[MyClass]
operations.repartition(partitions, operations("id")).write.parquet("s3a://foo")

是否有任何明显的配置调整来处理这个问题？我的配置如下：

spark.driver.maxResultSize 6G
spark.driver.memory 10G
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:MaxPermSize=1G -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
spark.executor.memory   32G
spark.hadoop.fs.s3a.buffer.dir  /raid0/spark
spark.hadoop.fs.s3n.buffer.dir  /raid0/spark
spark.hadoop.fs.s3n.multipart.uploads.enabled   true
spark.hadoop.parquet.block.size 2147483648
spark.hadoop.parquet.enable.summary-metadata    false
spark.local.dir /raid0/spark
spark.memory.fraction 0.8
spark.mesos.coarse  true
spark.mesos.constraints  priority:1
spark.mesos.executor.memoryOverhead 16000
spark.network.timeout   600
spark.rpc.message.maxSize    1000
spark.speculation   false
spark.sql.parquet.mergeSchema   false
spark.sql.planner.externalSort  true
spark.submit.deployMode client
spark.task.cpus 1
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添加以下标志消除了 GC 暂停。

spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:ConcGCThreads=12

我认为它确实需要相当多的调整。这个数据块帖子非常有帮助。

于 2016-08-23T21:47:12.553 回答