Spark以内存计算著称,因此CPU、带宽和内存资源都可能成为性能瓶颈。通常情况下,内存充足时,瓶颈主要受限于网络带宽。然而,有时也需要进行序列化优化等操作来降低内存占用率。

本指南着重介绍两方面内容:

  1. 数据序列化:这是提升网络性能和降低内存消耗的关键。
  2. 内存优化:我们将简要介绍一些实用技巧。

通过优化数据序列化,可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽,并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源,避免不必要的浪费,从而提升整体性能。