摘要： 1、降低cache操作的内存占比 1.1 为什么要降低cache操作的内存占比 spark的堆内存分别两部分，一部分用来给Rdd的缓存进行使用，另一部分供spark算子函数运行使用，存放函数中的对象 默认情况下，供Rdd缓存使用的占0.6，但是，有些时候，不需要那么多的缓存，反而函数计算需要更多的内 阅读全文

摘要： 1、分配更多的资源 1.1 分配的资源有：executor、cup per executor、memory per executor、driver memory 1.2 如何分配：在spark-submit提交时设置相应的参数 1.3 调节到多大（原则：能使用的资源有多大，就尽量调节到最大的大小） 阅读全文