在Ubuntu上运行Spark作业时，减少GC（垃圾回收）压力的方法有很多。以下是一些建议：
spark.executor.memory和spark.driver.memory参数来调整Spark作业的堆内存大小。适当增加堆内存可以减少GC的频率，但也会增加单次GC的时间。需要根据作业的实际情况进行调整。-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数来提前触发CMS GC。persist()或cache()方法将频繁访问的数据集缓存到内存中，减少GC的压力。但需要注意的是，缓存的数据集也会占用堆内存，因此需要合理控制缓存的大小。请注意，减少GC压力需要综合考虑作业的实际情况和需求，不能盲目地增加堆内存或调整GC参数。在进行任何调整之前，建议先进行充分的测试和验证，以确保调整不会对作业的稳定性和性能产生负面影响。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
