Spark 性能优化全攻略：内存管理、shuffle 优化与参数调优

1. 背景

在大数据应用中，Spark 以 内存计算、高性能著称。但在实际项目中，如果任务数据量大、逻辑复杂，Spark 依然可能出现 OOM、Shuffle 过慢、数据倾斜 等性能问题。
因此，掌握 Spark 的 内存管理、Shuffle 优化与参数调优 方法，是大数据开发工程师必备技能。

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2. 内存管理优化

Spark 的执行内存主要分为 存储(Storage) 与 执行(Execution) 两部分。合理配置和使用内存，可以有效提升性能。

2.1 内存结构

• Storage Memory：缓存 RDD、DataFrame、广播变量等。
• Execution Memory：用于 Shuffle、Join、Sort 等计算。
• Unified Memory Management：Spark 1.6 之后默认采用统一内存模型，存储与执行内存可动态借用。

2.2 内存优化技巧

1. 缓存策略

   • 对多次复用的 RDD 或 DataFrame 使用 cache(