# Spark 优化频繁 GC 的完整指南
频繁的垃圾回收（GC）会显著影响 Apache Spark 的性能，导致任务运行缓慢或失败。本文将为初学者详细讲解如何优化 Spark 应用程序以减少 GC 的频率，并提供一套完整的步骤、代码示例以及相应的注释。最终还会绘制旅行图和关系图，帮助理解这一过程。
## 优化流程
以下是优化 Spark 应用程序以减少 GC 的流程：
| 步骤 | 描
一、前言大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。二、相关参数及优化建议1.spark.shuffle.file.buffer默认值： 32KB 参数说明： 该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓
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2023-10-10 07:25:06
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# Spark中频繁GC的探讨与优化
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，频繁的垃圾回收（Garbage Collection，GC）不仅会影响作业的运行效率，还可能导致应用程序的性能瓶颈。因此，了解Spark的内存管理机制以及如何优化GC行为是每个大数据开发者的必修课。
## 1. 什么是垃圾回收（GC）
垃圾回收是自动内存管理的一部分，它的主要任务是清理不再被引用的对象，
1、什么是GC垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”，回收没用的对象以释放空间。 GC 主要回收的是虚拟机堆内存的空间，因为new 的对象主要是在堆内存。 2、频繁GC的影响及优化方法（1）频繁的GC影响task运行期间动态创建的对象使用的Jvm堆内存的情况当给spark任务分配的内存少了，会频繁发生minor gc(年轻代gc
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2023-05-31 13:13:48
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目录1 连续处理概述2 编程实现3 支持查询1 连续处理概述连续处理（Continuous Processing）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。 将其与默认的微批处理（micro-batchprocessing）引擎相比较，该引擎可以实现一次性保证，但最多可实现~100ms的延迟。在实时流式应用中，最典型的应用场
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2023-10-24 10:12:24
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一、Continuous Processing基本介绍1、介绍连续处理是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，它支持低延迟(~1 ms)端到端，并保证at-least-once。与默认的微批处理引擎相比，默认的micro-batch processing可以保证exactly-once语义，但最多只能实现约100ms的延迟。对于某些类型的查询(下面将讨论)，您可以选择在不修改应用程序
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2024-01-28 06:33:04
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## 优化Spark查询性能：解决慢频繁GC问题
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，它提供了高级API，可以简化大规模数据处理的复杂性。然而，有时在使用Spark进行查询时，会遇到查询慢的问题，其中一个可能的原因是频繁的GC（垃圾回收）操作。GC的频繁发生会导致应用程序的性能下降，因此需要针对这个问题进行优化。
### 什么是频繁GC？
GC（垃圾回收）是一种自动内存
原创
2024-03-20 06:16:36
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# 深入理解 Spark 中的 Young GC 频繁现象
在现代大数据处理的背景下，Apache Spark 已成为最受欢迎的分布式计算框架之一。然而，性能瓶颈如频繁的 Young GC（年轻代垃圾回收）常常成为开发者头疼的问题。本文将解释 Young GC 的概念、频繁触发的原因及其影响，最后通过示例代码和图示帮助大家更好地理解。
## 什么是 Young GC？
Young GC 是
原创
2024-10-18 10:35:11
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内存优化篇memory、GC、PerformanceGC(Garbage Collection)：垃圾回收是jvm提供的一种垃圾回收机制，回收的是无任何对象引用指向的内存空间。垃圾回收释放的是对象占据的内存(一般为堆内存)；一般在程序空闲时间不定时回收。java中的对象引用：强引用(Strong Reference)：如Object obj = new Object()，只要对象还存在，对象引用的
1. SparkStreaming第一次运行不丢失数据kafka参数auto.offset.reset设置为earliest从最初的偏移量开始消费数据。2. SparkStreaming精准一次性消费导致非精准一次性消费的原因： - 偏移量写入，但消费数据时宕机（丢失数据） - 消费数据，但写入偏移量时宕机（重复消费数据）解决： 事务。将消费数据和偏移量写入绑定为原子性操作，一起成功或失败。3.
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2023-12-07 03:48:18
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集群环境集群环境可以看到集群一个有280G内存，120核数，5个节点spark-submit--启动命令含义：spark-submit classcn.dmp.tools.Bzip2Parquet\类的main方法所在类--master yarn--deploy-mode cluster \ 运行模式--driver-memory 4g \共280g...
原创
2021-07-14 15:30:37
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1、背景 公司内部有大量SparkSQL任务，很多任务有数据倾斜或者内存分配不合理的情况，此博客记录下优化脚本过程中出现的一些问题及经验2、WebUi应用介绍 如上图，SparkSQL Web界面可分为如上5个的模块，以下简单介绍下这5个模块
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2024-10-27 09:13:27
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处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题，提供该问题的排查思路，从而定位出问题的代码点，进而提供解决该问题的思路。 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题，如果该问题导致线上系统不可用，那么首先需要做的就是，导出jstack和内
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2023-08-24 14:16:30
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## 实现 Android 频繁 GC
### 简介
在 Android 开发中，频繁进行垃圾回收（GC）操作可能会导致应用的性能下降和卡顿现象。因此，我们需要通过一些技巧来减少频繁 GC 的发生，从而提升应用的性能和用户体验。
本文将介绍实现 Android 频繁 GC 的步骤，并提供相关代码和注释，帮助刚入行的开发者快速掌握该技巧。
### 流程
下面是实现 Android 频繁 G
原创
2024-02-09 07:21:46
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问题重现2020年新年伊始，排查一个线上GC问题。最直观的现象就是，1月2号线上一个Elasticsearch查询服务突然报警，几乎同时业务反馈某实时报表数据查询页面报错。同时看到后台日志java.lang.OutOfMemoryError: GCoverheadlimitexceeded,Eurake注册服务页面也已经没有检测到心跳，主动把此服务从注册中心列表服务剔除。情况紧急，此服务集群节点第
# Java GC 频繁问题的解决方法
## 1. 简介
Java的垃圾回收（Garbage Collection，GC）是自动化内存管理的一项关键技术。在Java中，程序员不需要手动释放内存，而是由垃圾回收器负责自动回收不再使用的对象。然而，有时候会出现Java GC频繁的问题，即垃圾回收发生过于频繁，导致程序的性能下降。本文将介绍如何解决Java GC频繁的问题。
## 2. 解决步骤
原创
2023-07-16 08:29:14
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Java 频繁 GC 问题解析与解决
在某大型在线电商平台的 Java 后端系统中，我们注意到频繁的垃圾回收（GC）事件正在影响系统的性能，导致处理请求的延迟增加，从而影响客户的购物体验。这种问题，特别是在高峰销售期间表现得尤为严重，甚至在某些情况下，系统会暂时无法响应请求。
> 在未进行有效治理之前，我们在几次促销活动中观测到系统延迟增至 30 秒，交易处理率下降了 40%。
- 事件时间
前言 这是 JVM 系列文章的第一篇。说明一下 GC 的重要性。故障描述 某年某月某日 上午，线上发生故障，经过排查，发现某核心服务 Dubbo 接口超时。 故障根源 查看该服务监控指标，发现该服务 FullGC 次数过于频繁，简直要飞上天了。那也难怪接口会超时了。那么为啥 FullGC 次数太多会造成接口超时呢？因为 GC 停顿。 FullGC 时会产生GC停顿，也叫 stop the w
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2023-10-11 23:03:36
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背景提供了一个商品信息查询接口，此接口中会从Redis缓存中读取一个大对象列表出来，然后再根据传入的参数，对大对象列表进行过滤，进而得到最终的返回结果。这里是一个比较典型的触发CPU飙高的场景，单次调用会生成大对象导致占用大量的年轻代空间。如果在业务高峰期，调用这个商品查询接口的频次很高的话，会导致堆内存飙升，老年代空间飙升，最终导致Full GC，如果不停地请求这个接口，会发现GC垃圾回收的时间
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2023-07-11 20:40:34
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第四十八讲 序列化和JVM性能调优http://blog.sina.com.cn/s/blog_9ca9623b0102w8kp.html第四十八讲 序列化和JVM性能调优一：Spark性能调优之序列化1， 之所以进行序列化，最重要的原因是内存空间有限（减少GC的压力，最大化的避免Full GC的产生，因为一旦产生Full GC则整个Task处于停止状态！
