前置
主要涉及6个参数，从3个方面：executor、core、内存的大小，并行度，内存管理 进行调优
优化的方案
资源分配
num-executors：spark使用多少个executors
executor-cores：core和task的数量
这2个参数要结合一起来配置，还要考虑可用的计算资源，executor-cores设置为2-4个比较合适，num-executors就是总共可用的cores 除以executor-cores。当然，这一切都要在可用范围内
并行度
spark.default.parallelism：同一时刻一个stage运行的task数量，如果num-executors * executor-cores =200，但spark.default.parallelism设成了20，那么180个线程就被浪费了。官方给的建议是num-executors * executor-cores的2-3倍，也就是400-600
executor-memory：一般如果task逻辑复杂，单个task读取数据量比较大，内存就给的高一点
内存管理优化
spark.storage.memoryFraction：如果RDD的持久化，persist和cache比较多的时候，可以设置的高一点
spark.shuffle.memoryFraction：shuffle算子比较多，shuffle数据量大的时候，这个就调高
如果代码逻辑复杂，同时频繁触发JVM的GC，则需要调小上面2个参数
这2个涉及到spark内存管理
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1722212256064621583&wfr=spider&for=pc
内存的划分
在executor进程中，内存分为堆内和堆外，堆外是JVM用的，对spark不可见。
堆内是spark来管理的，准确的说是memoryManager模块，共有4种
reserved是预留的
不参与 Spark 内存区域大小的计算
User Memory
主要用于存储 RDD 转换操作所需的数据，比如 lineage。 您可以将在转换中使用的数据结构存储在其中。 这取决于您将在此内存中存储什么以及如何存储。 Spark 完全不考虑你在那里做什么以及你是否遵守这个界限。
unified memory
- Storage Memory 用于缓存和广播数据
- executionMemory
她主要用于存储 shuffle、join、sort、aggregation 等中的临时数据。
最有可能的是，如果您的 pipeline 运行时间过长，可能存在的问题就在于 execution memory 不足。
如何判断内存不够呢？
去sparkUI或者日志中查看
1、如果发现RDD都溢写到磁盘上了，就说明偏少了
2、如果发现shuffle也spill到了memory和disk上时，也说明给shuffle的内存少了
实际中怎么配呢？
1.6之前都是静态的，默认是334的比例。之后引入了统一内存管理，也就是execution和storage之间添加一个缓冲区，可以动态调整。
先测试运行，在sparkUI中看storage和exectuion用到多少，然后可以算出单个task用到的内存，然后结合executor的并行度和core的数量
