如何优化我的spark应用程序以加入两个大小大于集群内存的rdd？

要优化Spark应用程序以加入两个大小大于集群内存的RDD，可以考虑以下几个方面：

1. 调整Spark配置：可以通过调整Spark的配置参数来优化应用程序的性能。例如，增加executor的内存分配（spark.executor.memory）和executor的数量（spark.executor.instances），以提高集群的计算和内存资源。
2. 数据压缩和序列化：使用压缩算法（如Snappy或Gzip）对RDD进行压缩，以减少数据在网络传输和存储中的大小。同时，选择合适的序列化器（如Kryo）可以提高数据的序列化和反序列化效率。
3. 内存管理：通过调整Spark的内存管理参数，如executor的内存分配比例（spark.executor.memoryOverhead）和shuffle操作的内存分配比例（spark.shuffle.memoryFraction），来合理分配内存资源，以避免OOM（Out of Memory）错误。
4. 数据分区和缓存：对于大于集群内存的RDD，可以考虑对其进行分区，以便将数据均匀地分布在集群中的多个节点上。此外，可以使用RDD的缓存机制（如persist()或cache()方法）将频繁使用的RDD缓存到内存中，以避免重复计算。
5. 使用持久化存储：如果两个大型RDD无法同时加载到集群内存中，可以考虑将其中一个RDD存储到持久化存储（如HDFS或云存储）中，并在需要时进行读取。这样可以减少内存压力，并提高应用程序的性能。
6. 使用数据分析和优化工具：可以使用Spark提供的数据分析和优化工具，如Spark UI和Spark History Server，来监控和分析应用程序的性能瓶颈，并进行相应的优化调整。

总结起来，优化Spark应用程序以加入两个大小大于集群内存的RDD，需要综合考虑调整Spark配置、数据压缩和序列化、内存管理、数据分区和缓存、使用持久化存储以及使用数据分析和优化工具等方面的策略。具体的优化方法和推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以根据实际情况和需求进行选择和调整。