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与3.0.2相比，spark 3.1.2中的哪些重大变化会导致在可用内存足够的情况下占用磁盘空间

在Spark 3.1.2中，与3.0.2相比，有以下重大变化可能导致在可用内存足够的情况下占用磁盘空间：

Arrow数据传输格式的引入：Spark 3.1.2引入了Arrow数据传输格式，它可以提高数据传输的效率和性能。然而，由于Arrow数据格式在内存中的表示形式与磁盘上的表示形式不同，因此在Spark 3.1.2中使用Arrow数据传输格式可能会导致更多的磁盘空间占用。
默认的shuffle管理器更改为SortShuffleManager：在Spark 3.1.2中，默认的shuffle管理器从HashShuffleManager更改为SortShuffleManager。SortShuffleManager在处理大规模数据时可以提供更好的性能，但它可能会导致更多的磁盘空间占用。
动态分区写入优化：Spark 3.1.2引入了动态分区写入优化，它可以在写入数据时自动推断分区的数量和分区列。这种优化可以提高写入性能，但可能会导致更多的磁盘空间占用。
新的数据源V2 API：Spark 3.1.2引入了新的数据源V2 API，它提供了更灵活和可扩展的数据源接口。然而，由于这是一个全新的API，使用它可能需要更多的磁盘空间来存储相关的元数据和配置信息。

需要注意的是，以上变化可能会导致在可用内存足够的情况下占用更多的磁盘空间，但具体的影响取决于数据量、数据处理操作和集群配置等因素。为了减少磁盘空间的占用，可以考虑调整Spark的配置参数，如调整shuffle分区数量、调整内存分配比例等。

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腾讯云Spark计算引擎：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云数据仓库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云弹性MapReduce：https://cloud.tencent.com/product/emr

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executor-memory 4g : 每个executor的内存，正常情况下是4g足够，但有时处理大批量数据时容易内存不足，再多申请一点，如6G --num-executors 15 : 总共申请的...~1000个比较合适,如果不设置，spark会根据底层HDFS的block数量设置task的数量，这样会导致并行度偏少，资源利用不充分。...分区数由Spark提供的一些参数控制，如果这个参数值设置的很小，同时shuffle read的数据量很大，会导致一个task需要处理的数据非常大，容易发生JVM crash，从而导致shuffle数据失败...3、数据倾斜优化均匀数据分布的情况下，前面所说的优化建议就足够了。但存在数据倾斜时，仍然会有性能问题。...节点中的work目录占用许多磁盘空间, 这些是Driver上传到worker的文件, 会占用许多磁盘空间 解决方案：需要定时做手工清理work目录 4、spark-shell提交Spark Application

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Apache Spark 内存管理(堆内堆外)详解

此外，在被Spark标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被JVM回收，导致实际可用的内存小于Spark记录的可用内存。...堆外内存可以被精确地申请和释放，而且序列化的数据占用的空间可以被精确计算，所以相比堆内内存来说降低了管理的难度，也降低了误差。...在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定堆外空间的大小。...上述计算公式中的两个safetyFraction参数，其意义在于在逻辑上预留出1-safetyFraction这么一块保险区域，降低因实际内存超出当前预设范围而导致OOM的风险（对于非序列化对象的内存采样估算会产生误差...在ExternalSorter和Aggregator中，Spark会使用一种叫AppendOnlyMap的哈希表在堆内执行内存中存储数据，但在Shuffle过程中所有数据并不能都保存到该哈希表中，当这个哈希表占用的内存会进行周期性地采样估算

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Apache Spark 内存管理(堆内堆外)详解

此外，在被Spark标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被JVM回收，导致实际可用的内存小于Spark记录的可用内存。...堆外内存可以被精确地申请和释放，而且序列化的数据占用的空间可以被精确计算，所以相比堆内内存来说降低了管理的难度，也降低了误差。...在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定堆外空间的大小。...上述计算公式中的两个safetyFraction参数，其意义在于在逻辑上预留出1-safetyFraction这么一块保险区域，降低因实际内存超出当前预设范围而导致OOM的风险（对于非序列化对象的内存采样估算会产生误差...在ExternalSorter和Aggregator中，Spark会使用一种叫AppendOnlyMap的哈希表在堆内执行内存中存储数据，但在Shuffle过程中所有数据并不能都保存到该哈希表中，当这个哈希表占用的内存会进行周期性地采样估算

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Spark内部原理之内存管理

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Apache Spark 内存管理详解(上)

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