Spark流处理Spark从2.3版本开始引入了持续流式处理模型，可将流处理延迟降低至毫秒级别，让 Structured Streaming 达到了一个里程碑式的高度；使用 Pandas UDF 提升 PySpark 的性能；为 Spark 应用程序提供 Kubernetes 原生支持。出于某些原因的考虑，Spark 引入 Structured Streaming 将微批次处
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2023-12-08 08:38:14
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# 如何处理 Spark GC 时间过长的问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源集群计算框架。然而，在实际应用中，Spark 可能会面临 GC（垃圾回收）时间过长的问题，从而导致性能下降。本文将指导你如何排查和解决这一问题。
## 处理 Spark GC 时间过长的问题流程
以下是处理 Spark GC 时间过长的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
Spark作业性能调优总结前段时间在集群上运行Spark作业，但是发现作业运行到某个stage之后就卡住了，之后也不再有日志输出。于是开始着手对作业进行调优，下面是遇到的问题和解决过程：运行时错误Out Of Memory: Java heap space / GC overhead limit exceeded使用yarn logs -applicationId=appliation_xxx_x
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2023-11-09 06:53:24
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TaskScheduler是Spark的任务调度器，属于低级调度器，一个SparkContext只有一个TaskScheduler，它负责接收DAGScheduler为每个stage生成的任务集，接着将任务集分配到集群中运行，再将结果返回给DAGScheduler，TaskScheduler通过TaskSchedulerImpl实现，因此了解
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2024-08-08 15:19:10
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# 优化Spark任务提交时间
## 介绍
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据。但是在使用Spark时，经常会遇到任务提交时间过长的情况，这会影响到整个作业的执行效率。本文将介绍一些优化Spark任务提交时间的方法，帮助提高作业的执行效率。
## 问题分析
Spark任务提交时间过长通常是由以下原因导致的：
1. 任务资源不足：当集群资源紧张时，任务
原创
2024-05-15 05:18:55
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简介最近，我们系统配置了GC耗时的监控，但配置上之后，系统会偶尔出现GC耗时大于1s的报警，排查花了一些力气，故在这里分享下。发现问题我们系统分多个环境部署，出现GC长耗时的是俄罗斯环境，其它环境没有这个问题，这里比较奇怪的是，俄罗斯环境是流量最低的一个环境，而且大多数GC长耗时发生在深夜。发现报警后，我立马查看了GC日志，如下： 日志中出现了to-space exhausted，经过
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2023-12-18 19:27:09
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# Spark GC时间过长怎么优化
Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析和机器学习等任务。然而，随着数据规模的增长，长时间的垃圾回收（GC）会显著降低Spark的性能，导致任务执行缓慢。本文探讨了引起Spark GC时间过长的原因以及多种优化方法，并提供了代码示例。
## 一、影响Spark GC性能的因素
1. **内存管理**
Spar
原创
2024-09-30 05:29:04
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# Spark Task GC 时间过长的原因及解决方案
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于大规模数据分析和机器学习任务。然而，随着数据量的增加，开发者常常会遇到任务执行速度较慢的问题，其中一个常见的原因就是 GC（垃圾回收）时间过长。本文将探讨这一问题的成因，并提供一些优化建议和代码示例。
## 什么是 GC？
在 Java 和 Scala 等基于 JVM 的
作业执行上一章讲了 RDD 的转换，但是没讲作业的运行，它和 Driver Program 的关系是啥，和 RDD 的关系是啥？官方给的例子里面，一执行 collect 方法就能出结果，那我们就从 collect 开始看吧，进入 RDD，找到 collect 方法。def collect(): Array[T] = {
val results = sc.runJob(this, (iter
在大数据处理领域，Apache Spark因其出色的性能和强大的并行处理能力而备受推崇。然而，当遇到“Spark GC时间过长”的问题时，涉及的复杂性以及对业务性能的影响往往让开发与运维团队感到棘手。本篇博文将全面分析这一问题，从错误现象到根因分析、解决方案，再到预防优化进行详细整理。
**问题背景**
在某金融数据分析项目中，我们使用Apache Spark进行每日的数据处理和分析任务。随着
《Spark技术应用》期末考试大作业说明：
1)个性化即在主机名、文件、程序、数据、和表结构等元素上添加自己姓名拼音缩写。
2)提交时间：xxx
3)评分规则：
a)超期提交或者不交者按缺考算，来年重修。
b)P图者0分，来年重修。
c)按个性化点的多少评分，即个性化点数越多，分数越高。
d)须在图片上对个性化点标红。
4)提交方式和内容：在钉钉群上建提交文件夹，以“学号+姓名”格式命名。
5)提
目录 一、性能调优二、jvm调优 三、shuffle调优（优先使用前面两点，实测有效）四、算子调优五、troubleshooting六、数据倾斜解决方案一、性能调优1.1 配更多资源：--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--e
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2023-11-01 17:10:07
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# Java Duration 过期时间的使用解析
在Java编程中，处理时间和日期是一项非常重要的任务。`java.time.Duration`类是Java 8引入的新API的一部分，它提供了一种有效的方式来表示时间段（即两个时间点之间的时间长度）。本文将详细探讨`Duration`的用法，尤其是在计算过期时间时的应用场景，并通过代码示例进行说明。
## 什么是Duration
`Dura
理解 Java8 的时间API：java.time
上一篇介绍了 Java8 里新的时区API。这一篇介绍新的时间API：LocalDateTime，LocalDate，LocalTime类。三、Java8中的时间最常用的应该是java.time.LocalDateTime，java.time.LocalDate，java.time.LocalTime，java.time.Instant 这几个类
Spark Streaming 是微批处理。 SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreaming").setMaster("local[*]"); JavaStreamingContext javaStreamingCon
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2021-01-14 13:26:00
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Scheduler 模块中最重要的两个类是 DAGScheduler 和 TaskScheduler。上篇讲了 DAGScheduler，这篇讲 TaskScheduler。TaskScheduler前面提到，在 SparkContext 初始化的过程中，根据 master 的类型分别创建不同的 TaskScheduler 的实现。当 master 为 local,
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2023-12-09 22:20:12
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实时计算简介随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架 MapReduce 已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析，决策。例如实时的用户推荐，在 618 这样的刺激环境下普通历史数据的推荐已经不能满足场景，就需要采集前分钟，甚至式前几秒的数据进行分析。实时计算适用于这种对历史数据依赖不强，短时间内变化较大的数据。用户行为分析，舆情分析，等等不断随环境和时间实
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2024-08-13 12:39:35
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Spark初始化：1.Spark的启动流程 sbin/start-all.sh -> sbin/start-master.sh -> sbin/start-slaves.sh(ssh)和Worker主类启动，这两个主类都包含main方法2.启动Master都完成了哪些工作呢？解析参数创建ActorSystem，然后通过ActorSystem创建Acto
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2024-06-05 17:35:38
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一、并行化数据接收这个 方法在处理多个topic的数据是比较有效。int numStreams = 5;
List<JavaPairDStream<String, String>> kafkaStreams = new ArrayList<JavaPairDStream<String, String>>(numStreams);
for (int i
很多内容管理系统、论坛系统都提供了js内容调用的功能。其实，采取js的方式来调用内容是最不科学的一种方法，不但影响SEO，而且会导致页面加载的时候有“卡”的现象。虽然如此，但很多时候却不得不用这种方法。于是，只好想办法解决这个“卡”的问题了。
一、现象分析先举个例子来说明一下现象。例如：的首页为了显示论坛的内容，就采取了js调用的方式。由于论坛采用的是dvbbs的程序，这个程序在后台就提
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2023-11-28 10:28:16
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