我正在 Spark 集群上的 azure databricks python 笔记本中执行打印“Hello World”作业。每次运行作业时，执行时间都会超过 12 秒，预计执行时间不会超过 12 秒，因为这是任何人都能想到的最简单的 Python 代码。当我验证日志时，它显示 GC 分配失败，如下所示:
2019-02-15T15:47:27.551+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 312512K->57563K(390144K)] 498744K->243803K(1409024K), 0.0153696 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.02 secs]
2019-02-15T15:47:28.703+0000: [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 206668K->65267K(385024K)] 392909K->251515K(1403904K), 0.0187692 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.02 secs]
2019-02-15T15:47:28.722+0000: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 65267K->0K(385024K)] [ParOldGen: 186248K->244119K(1018880K)] 251515K->244119K(1403904K), [Metaspace: 110436K->110307K(1144832K)], 0.3198827 secs] [Times: user=0.64 sys=0.04, real=0.32 secs]
想知道由于 GC 分配失败导致作业延迟 > 12 秒吗？如果是，我怎样才能减少它？如果不是，延迟的其他原因是什么以及如何纠正？
最佳答案
在集群上启动 Spark 作业会产生开销。如果处理 PB 级的开销，那么开销很小，但在这里却很明显。 GC 在这里不是问题。
关于python - 减少由于 azure databricks 中 GC 分配失败而导致的时间延迟的步骤，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55016299/