在天蓝色数据桶中减少由于GC分配失败导致的时间延迟的步骤

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我正在火花集群上的azure databricks python笔记本中执行打印“Hello World”作业。每次运行Job时,执行时间超过12秒,预计花费不到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,作业延迟> 12秒?如果是,我该如何减少它?如果没有,延迟的另一个原因是什么以及如何纠正?

python apache-spark garbage-collection jvm azure-databricks
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在群集上启动Spark作业会产生开销。如果处理PB级,那么开销很小,但这里很明显。 GC不是问题。

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