Elastic Job Lite中如何处理大数据处理作业的内存优化？

　　1、内存分配策略： 合理分配JVM堆和非堆内存，确保数据处理过程中内存足够，避免内存溢出。

　　2、数据分批处理： 将大数据作业分批次处理，每批处理一部分数据，减少单次处理对内存的需求。

　　3、垃圾回收优化： 调整和优化JVM垃圾回收策略，减少GC频率和时间，提高内存使用效率。

　　4、缓存管理： 优化缓存使用策略，避免缓存过大占用内存，同时确保缓存有效性和命中率。

　　5、资源监控： 实施内存使用监控，及时发现内存泄露或过度使用情况，采取相应的优化措施。

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