关于一个具体的 Spark 任务，需要设置多少内存这个问题，应该有很多同学都很关注。

但是呢，这个问题看似稀疏平常，但其实一点都不简单，因为它没有一个现成的公式可以准确套用，核心原因在于：除了跟任务读取的数据源、Spark 读取数据的方式有关外，还跟你要对这个数据采用的计算逻辑有密切的关系。

而在现实开发中，很多人对于 Spark 任务的内存设置，根本就没有一个很清晰的认识，基本遵循的都是「随心所欲」原则(包括很多大厂也一样)，导致大量的内存浪费。

那么今天这篇文章，咱们就以相同的数据源，让它同时以 HDFS，跟 MySQL 作为数据源载体，然后，用 Spark 以相同的计算逻辑，对它们进行计算，最后将计算结果写到同一个存储里面。

以此来解密一个具体的 Spark 任务，它需要的内存大小，跟「数据总量」、「数据源载体」以及「计算逻辑」这 3 者之间的关联关系。

0. 测试设计

测试分为两组，第一组任务，将同一份数据存储在 MySQL 数据库里，以一定的计算逻辑进行计算，最后把计算后的结果，写入到 Kafka。

第二组任务，将相同的数据存储到 HDFS，以同样的计算逻辑计算后，最后把结果也写入到 Kafka。

在这个过程中，我们通过同时改变数据量的大小，以及同时更换不同的计算逻辑(简单跟复杂)，来观察这两组 Spark 任务需要的内存变化情况。

为了方便测试，我提前将存储到 HDFS 上的数据，给切成单个大小为标准的 1G 文件，共 11 个，在调整数据量量时，以每次一个的幅度递增。

而存储到 MySQL 上的数据，也采用同样的数据集，以每次增加一个文件的数据量，写入到 MySQL 表里。

至于计算逻辑方面，为了说明简单的计算逻辑跟复杂计算逻辑在内存消耗方面的区别，这里的计算逻辑就只设计两个，「简单」跟「复杂」两个。当然，这里的复杂，也只是相对复杂。

来看一眼简单的计算逻辑：

再瞅一眼复杂一点的计算逻辑：

下面正式开始。

1. 1G数据量，采用「简单」计算时

为了方便对比，在后续计算时，我们所有的测试任务，都只用1个 executor，跟1核的 CPU。

1.1 MySQL 作为数据源时

我已经提前把一个 1G 数据量的文件数据，给灌到 MySQL 表里面了。

1G数据文件的数据条数

1G数据文件存储到MySQL的大小

经过多次我对内存的调整，能够把任务跑成功，此时 executor 设置的内存大小为：

--executor-memory 1g

当前 yarn 占用的总内存大小为：2.5G

任务总耗时：约1分钟。

任务开始时间

任务结束时间

1.2 HDFS 作为数据源时

同样的，取 HDFS 上 1G 的文件作为数据源：

通过对内存的调整，任务成功跑完，目前只需对 executor 设置如下大小的内存：

--executor-memory 512m

而 yarn 的总内存消耗为：2G

任务总耗时：1分40秒

任务开始时间

任务结束时间

小结：通过对 1G 数据量的测试对比，用简单计算逻辑时，Spark 读取 MySQL 需要的内存量要大于 Spark 读取 HDFS 的，而数据处理效率，则 MySQL 的要高于 HDFS。

2. 1G数据量，采用「复杂」计算时

2.1 MySQL 作为数据源时

经过一番折腾调试之后，能跑成功需要的executor最小内存为：

--executor-memory 4g

而需要 yarn 的总内存为：约5.5G

总耗时约：4分40秒。

2.2 HDFS 作为数据源时

通过调整 executor 最小内存大小为：

--executor-memory 512m

需要的 yarn 总内存为：2G

总耗时约：4分30秒。

小结：在数据源总量不变的情况下，随着对数据计算复杂度的增加，MySQL 数据源需要的 executor 内存量翻了4倍，而 HDFS 数据源需要的 executor 内存量，没有变化。

（PS：有想过为什么吗？）

3. 2G数据量，采用「简单」计算时

3.1 MySQL 作为数据源时

相比上次 1G 数据量时耗费的内存总量，这次数据量翻倍之后，需要的内存总量也随之翻倍。

需要的 executor 内存为：2G

--executor-memory 2g

需要的 yarn 总内存为：约3.5G

3.2 HDFS 作为数据源时

此时，Spark 需要的内存依然保证不变。

小结：数据量翻倍之后，Spark 读取 MySQL 需要的内存，相比翻倍前同样面对「简单」计算时，也是翻倍的。而Spark 读取 HDFS 需要的内存，依然不变。

4. 2G数据量，采用「复杂」计算时

4.1 MySQL 作为数据源时

当前需要的最小 executor 内存为：8G

--executor-memory 8g

当前 yarn 占用的总内存为：10G

4.2 HDFS 作为数据源时

如果我告诉你，这个时候，Spark 需要的内存依然保证不变，你信吗？

对，人家就是保证不变。

......(省略多个中间过程)

后续随着数据量的持续增加(一直加到11G)，以及同时采用「简单」跟「复杂」不同的计算逻辑时发现。

当 Mysql 作为数据源时，它的每一次数据量增长以及每一次，从「简单」计算逻辑，切换到「复杂」计算逻辑时，需要的内存，都会呈现同比例增加趋势。

而当 HDFS 作为数据源时，无论数据量一直增长，还是计算逻辑从「简单」切换到「复杂」，除了计算效率一直下降外，executor 需要的内存量一直都没有变化。

5. 为啥

有同学可能对这个测试结论很好奇，为毛会这样？这不科学啊！

原因其实很简单。

先解释 Spark 读取 HDFS 作为数据源时，为什么它的内存需求一直可以不变。

原因在于：

1.  Spark 读 HDFS时，会默认以 128M 为一个数据块(跟总数据量无关)，而一个数据块，对应一个任务的 partition，而这个 partition ，在这个任务里，对应的是一个 executor，而这个executor，当前分配的是 512M 内存，从这一点上来看，它的内存是够够的；

   
   

2.  至于计算逻辑从「简单」切换到「复杂」，为毛需要的内存还是不变？原因在于，这个计算的复杂度还不够高，导致当前给的 512M 内存足够你在里面折腾了，况且，人家还可以把部分中间数据 spill 到磁盘。

（PS：至于为什么是 512m 内存，由于我当前集群 yarn 配置的原因，executor 能设置的最小内存大小就是 512m）

再来解释 Spark 读取 Mysql 作为数据源时，为毛需要的内存要一直增加？

1.  跟 HDFS 不一样，MySQL 全表的数据读到 Spark 后，默认就只会到一个分区里面去，它不能跟 HDFS 一样，把它切成多份，这就导致此时的 Spark，单分区的内存要容纳全表数据，也就是当前1个 executor 需要搞定所有数据；

   
   

2. 因为单个分区要装所有数据，如果这个分区给分配的内存比较紧凑的话，就会让它对计算逻辑的复杂度非常敏感，所以你就能看到，当计算逻辑从「简单」切换到「复杂」之后，它明显的内存变化。

最后

虽然这次测试的案例相对比较简单，但通过这样的对比，其实就想告诉你，Spark 在处理数据时，它需要的内存大小，跟 2个因素强相关：

1. 单个分区读取的数据量：而不是数据源的总量，单个分区的数据量，往往由数据源决定；

2. 计算逻辑复杂度的高低：计算复杂度越高，需要的内存就越高，反之越低。

希望通过这次实测结论，能够让你对 Spark 在处理数据时，在设置内存的时候，有一个比较清晰的认知，知道在哪些因素下需要大内存，而哪些情况下，可以不用那么浪费。