一、Spark性能调优1、常规性能调优(1)最优资源配置：Executor数量、Executor内存大小、CPU核心数量&Driver内存(2)RDD优化：RDD复用、RDD持久化(序列化、副本机制)、尽早地过滤(3)并行度调节：各个stage的task的数量，应该设置为Spark作业总CPUcore数量的2~3倍(4)广播大变量：每个Executor保存一个副本。初始只有一个副本，需要则
文章目录1. 减少批数据的执行时间2. 设置合理的批容量3. 内存调优 1. 减少批数据的执行时间在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间：① 数据接收的并行水平 通过网络（如Kafka，Flume，Socket等）接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈，就要考虑并行地接收数据。注意，每个输入DStream创建一个Receiver（运行在Worker机
# 实现Spark GC的流程
## 一、整体流程
首先，我们来了解一下实现Spark GC的整体流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 设置Spark的垃圾回收策略 |
| 第二步 | 创建RDD（弹性分布式数据集） |
| 第三步 | 执行一系列的转换操作 |
| 第四步 | 缓存RDD |
| 第五步 | 执行actio
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
【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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Apache Spark由于其出色的性能、简单的接口和丰富的分析和计算库而获得了广泛的行业应用。与大数据生态系统中的许多项目一样，Spark在Java虚拟机(JVM)上运行。因为Spark可以在内存中存储大量数据，因此它主要依赖于Java的内存管理和垃圾收集(GC)。但是现在，了解Java的GC选项和参数的用户可以调优他们的Spark应用程序的最佳性能。本文描述了如何为Spark配置JVM的垃圾收
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2023-07-12 15:18:21
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一、概述垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”，它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言，经过半个多世纪，目前已经十分成熟了。jvm 中，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是随线程而生随线程而灭，栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作，实现了自动的内存清理，因此，我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中，在程序运行期间，这部分内存的分配和使
# 了解Spark任务中的垃圾回收（GC）
在Spark应用程序中，垃圾回收（Garbage Collection，GC）是一项非常重要的操作。当我们执行Spark任务时，内存管理和垃圾回收对于确保应用程序的性能和稳定性至关重要。本文将介绍Spark任务中的垃圾回收机制，以及如何优化和监控GC的过程。
## 什么是垃圾回收（GC）？
垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于回收不再被使用的内存。
# 了解GC时间对Spark性能的影响
## 介绍
在大数据处理中，Apache Spark已经成为一个非常受欢迎的框架。然而，为了保持高性能，我们需要了解垃圾回收（GC）时间对Spark的影响。
## 什么是GC时间？
GC时间是指Java虚拟机中用于回收不再使用的内存的时间。当GC发生时，Java虚拟机会暂停应用程序的执行，进行内存回收。这个过程可能会导致性能下降，因此我们需要注意GC时间
Spark发生垃圾回收的原理：GC：garbage collector 垃圾回收executor是JVM中的服务进程。Spark任务运行的时候就是不断的在executor中创建对象。若JVM存不下对象了，就会触发GC（把不需要的对象清除）。 若内存中数据量较大，则可能会很频繁的发生GC，而GC本身很耗费性能，对Spark作业性能影响很大。 同时若数据量很大，那么GC一个涉及的数据量也很大，同样
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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GC如其名，就是垃圾收集，当然这里仅就内存而言。Garbage Collector（垃圾收集器）以应用程序的root为基础，遍历应用程序在Heap(堆)上动态分配的所有对象，通过识别它们是否被引用来确定哪些对象是已经死亡的、哪些仍需要被使用。已经不再被应用程序的root或者别的对象所引用的对象就是已经死亡的对象，即所谓的垃圾，需要被回收（回收的是该对象占用的内存空间）。这就是GC工作的原理。为了实
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2023-08-18 17:54:38
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本篇大纲:(一).Generic Load/Save Functions
(二).Parquet Files
(三).ORC Files
(四).JSON Files
(五).Hive Tables
(六).JDBC To Other Databases
(七).Avro Files
(八).TroubleshootingSparkSQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作。Data
Spark Streaming支持实时数据流的可扩展（scalable）、高吞吐（high-throughput）、容错（fault-tolerant）的流处理（stream processing）。 &nb
01合理的批处理时间（batchDuration）关于Spark的批处理时间设置是非常重要的，Spark Streaming在不断接收数据的同时，需要处理数据的时间，所以如果设置过段的批处理时间，会造成数据堆积，即未完成的batch数据越来越多，从而发生阻塞。另外值得注意的是，batchDuration本身也不能设置为小于500ms，这会导致Spark进行频繁地提交作业，造成额外的开销，减少整个系
1．驱动器节点(Driver)Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建 RDD，以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行。如果你是用spark shell，那么当你启动 Spark shell的时候，系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序，就是在Spark shell 中预加载的一个叫作 sc 的 SparkC
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
# SPARK GC 调优指南
## 1. 确定调优目标
在进行 SPARK GC 调优之前，首先要明确调优的目标是什么，比如减少GC时间、减少内存占用等等。
## 2. 分析GC日志
通过分析GC日志，可以了解当前系统的GC情况，找出存在的问题，并制定相应的调优策略。
## 3. 调整JVM参数
根据GC日志的分析结果，调整JVM参数是调优的重要一步。一般来说，可以调整的参数包括堆大小、新
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
## Spark批次处理延迟
### 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，被广泛应用于批处理、流处理和机器学习等场景。在Spark中，批次处理是一种常见的数据处理方式，它将数据分成小批次进行处理，以提高处理性能和吞吐量。然而，由于各种原因，批次处理延迟可能会存在，本文将重点讨论Spark批次处理延迟的原因和解决方法。
### 批次处理延迟的原因
批次处理延迟指的
