最近在学习spark的相关知识， 重点在看spark streaming 和spark mllib相关的内容。spark streaming:是spark系统中处理流数据的分布式流处理框架，能够以最低500ms的时间间隔对流数据进行处理，延迟大概1s左右，是一个准实时的流处理框架。 spark streaming 可以和 spark SQL、MLlib 和GraphX相结合，共同完成基于
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2023-12-18 12:49:04
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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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# 掌握 Spark GC 时间：一个科普之旅
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和实时数据分析。在运行 Spark 作业时，用户常常会遇到垃圾回收（GC）时间的问题。理解和优化 Spark 的 GC 时间，能够显著提升作业的性能和响应速度。本文将结合代码示例，通过深入浅出的探讨，帮助您掌握 Spark GC 时间的概念和优化策略。
## 什么是垃圾回收
原创
2024-10-13 05:37:52
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在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，一个常见而重要的问题是垃圾回收（GC）时间的优化。长时间的GC可能显著影响Spark作业的性能，因此了解如何有效地管理和减少GC时间是至关重要的。以下是我整理的解决“Spark GC时间”问题的完整过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --
默认情况下task执行算子中使用了外部的变量时，每个task都会获取一份变量的副本，有什么缺点呢？在什么情况下，会出现性能上的恶劣的影响呢？对于map这种数据结构，其存放数据的一个单位是Entry，还有可能会用链表的格式的来存放Entry链条，所以map是比较消耗内存的。如果任务资源给的到位，并行度调节的绝对到位且当前一共执行着1000个task，这些task里面都用到了占用1M内存的map数
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
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2023-10-11 21:33:19
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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 |
|---
# 如何实现 Spark 延迟时间 GC
在数据处理和分析领域，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架。然而，在处理大规模数据时，垃圾回收（GC）延迟可能会对性能产生重大影响。本文将指导你如何实现 Spark 的延迟时间 GC，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在使用Apache Spark进行大数据处理时，GC（Garbage Collection）时间对于程序性能的影响不容小觑。GC时间指的是JVM在运行期间用于清理不再使用的对象和释放内存的时间。过长的GC时间会导致应用程序的延迟和吞吐量下降，因此了解和优化Spark的GC时间成为了性能调优的关键。
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flowchart TD
A[Java应用程序] -->|请求| B
package com.zyc.spark
import com.zyc.utils.DateUtils
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}/**
* Created with IntelliJ IDEA.
* Author: zyc2
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2024-07-03 17:40:46
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Structured Streaming 之 Event Time 解析[酷玩 Spark] Structured Streaming 源码解析系列 「腾讯·广点通」技术团队荣誉出品本文内容适用范围：
* 2017.07.11 update, Spark 2.2 全系列 √ (已发布：2.2.0)
* 2017.10.02 update, Spark 2.1 全系列 √ (已发布：2.1
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2023-12-06 21:18:23
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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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昨天写完R脚本 没测试就发到博客里， 结果实际运行发现很慢，运行时间在2小时以上， 查看spark控制台， 大量时间消耗在count上， 产生的stage多大70多个 。 分析原因。 1 select *可以优化， 2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里这两个优化， 最终目的都是为了减少I/O操作。 hive数据到spa
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2023-09-27 09:59:53
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## 如何实现“BIOS时间太久”功能的指南
在软件开发中，有时候我们需要实时处理一些系统相关的任务，比如检查和更新BIOS时间。本指南将帮助你实现这一功能，包括工作流程、代码示例以及状态图和序列图的展示。
### 整体流程
以下是实现“BIOS时间太久”的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 16:12:56
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# Hive on Spark 跑太久了
在使用Hive on Spark时，有时候我们会遇到任务运行时间过长的情况。本文将探讨这个问题的原因，并提供一些可能的解决方法。
## 问题分析
当我们在Hive中执行一个较为复杂的查询时，Hive会将该查询转化为一系列的MapReduce任务来执行。而在Hive on Spark中，这些MapReduce任务会被转化为Spark的任务来执行。当这些
原创
2023-11-20 07:06:21
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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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Graphx:构建graph和聚合消息 2014.12.29 About 最近在优化kcore算法时，对Graphx代码看了几遍。1.2后Graphx性能有所提升，代码不太容易理解，现在用图表示出来会更直观。 对数学上的图有点印象的是x轴、y轴坐标图，坐标中每个点用横坐标x和纵坐标y表示，即: (x1, y1), (x2, y2), 一个坐标点可以确定一个点的唯一位置 Graphx与上面的概念
# Yarn安装速度慢问题
## 介绍
在开发过程中，使用Yarn来管理JavaScript包是很常见的。但是有时候会出现Yarn安装包的速度过慢的问题，这给开发带来了困扰。本文将教会你如何解决Yarn安装时间过长的问题。
## Yarn安装流程
下面是Yarn安装流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(检查依赖)
C(下载依赖)
原创
2023-09-16 07:45:58
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1.为什么要优化程序运行时间太长，某些task分分钟就跑完了，某些却需要1个甚至几个小时。很显然，这个叫做数据倾斜。 那么我们要做的就是让每一个task都运行差不多的数据，这样速度就快很多了。2.关于shuffleshuffle指的是类似reducebykey,groupbykey,或者类似jion这样的操作，指的是将数据从原来的分区转移到另一个分区。 所以呢，shuffle操作是比较花费时间
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2024-07-11 12:31:06
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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
