# Spark内存设置与优化
## 引言
Apache Spark是一款强大的分布式数据处理框架，因其在大数据处理中的高效性能和灵活性而受到广泛使用。在使用Spark时，内存的管理和配置是至关重要的，由于内存直接影响到Spark应用的性能和稳定性，今天我们将详细探讨如何设置Spark的内存参数，并提供相关的代码示例和最佳实践。
## Spark的内存模型
在深入内存设置之前，我们首先要了解
# 如何在 IntelliJ IDEA 中增加 Spark 内存
在使用 Apache Spark 进行数据处理时，内存设置对于应用程序的性能至关重要。在 IntelliJ IDEA 中配置 Spark 的内存设置可能会让新手感到困惑。本文将为你提供一个简单的指南，包括步骤、代码示例以及流程图，帮助你顺利调整 Spark 的内存设置。
## 流程概览
首先，我们简要概述一下增加 Spark
Intellij IDEA新建Spark2.0以上Maven工程示例长时间不用IDEA新建工程，新建的步骤都忘记了，再次记录一下，Spark新版中SparkSession需要依赖的包与SparkContext不一样，需要导入的jar包也是不同的。这里需要安装Java的JDK，新建工程会用到。首先，新建工程New -> Project 选择Maven工程，选择JDK版本 命名GroupId和A
在我们日常使用IDEA进行开发时，可能会遇到许多卡顿的瞬间，明明我们的机器配置也不低啊？为什么就会一直卡顿呢？原来这是因为IDEA软件在我们安装的时候就设置了默认的内存使用上限（通常很小），这就是造成我们使用IDEA时卡顿的根本原因。比如我这台电脑，明明是16GB的运行内存，但是IDEA默认给我分配的使用上限是1GB，当我运行大量代码时自然而然的就会产生卡顿。我们可以通过显示内存使用情况来查看当前
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2023-09-01 08:34:35
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IDEA使用设置 继续idea最新安装的步骤后，对IDEA工作开发进行配置，让开发的时候更加便利顺手。 点击欢迎页右下角"Configure"，选择"Settings"，进入全局设置界面。 注意：IDEA有全局配置和项目配置两种设置，在欢迎页进行的Settings是对全局配置进行设置。而在项目中setting有可能为当前项目 一、 全局JDK设置（默认配置）1.设置在：“Confi
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2023-07-20 20:55:41
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# 运行Spark设置Driver和Executor内存
在运行Spark应用程序时，调整Driver和Executor的内存设置是非常重要的。合理的设置可以提高应用程序的性能并避免内存溢出的问题。在本文中，我们将介绍如何在Spark中设置Driver和Executor的内存，并提供代码示例。
## 为什么要设置Driver和Executor的内存？
在Spark应用程序中，Driver负责
前两年吃鸡大火的时候，市场上内存条可谓是供不应求，价格也是水涨船高。但是很多小伙伴并不知道内存在游戏中到底发挥着什么样的作用，今天帅雷雷就要为你们揭开内存的真面目！ 内存的作用内存简单来讲，就是一个中转站，内存主要作用是存放各种输入、输出数据和中间计算结果，以及与外部存储器交换信息时作缓冲用。内存负责连接CPU和硬盘，在他俩中间跑腿、传递消息。其他硬件配置相同的情况下，内存越大，CPU在内存中
# Spark内存设置详解
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其核心功能之一是内存计算。正确的内存设置对于提高 Spark 应用的性能至关重要。本文将介绍如何进行 Spark 的内存设置，并包括代码示例和可视化图表。
## Spark内存管理
在 Spark 中，内存管理主要分为两部分：Driver 的内存和 Executor 的内存。Driver 是负责调度和管理整个
一、Spark RDD概念
1、简单的解释RDD是将数据项拆分为多个分区的集合，存储在集群的工作节点上的内存中，并执行正确的操作2、复杂的解释RDD是用于数据转换的接口RDD指向了存储在HDFS、Cassandra、HBase等、或缓存（内存、内存+磁盘、仅磁盘等），或在故障或缓存收回时重新计算其他RDD分区中的数据3、RDD是弹性分布式数据集（1）分布式数据集RDD是只读的、分区记录的集合，每个
spark内存理解JVM内存管理整体结构与代码剖析StorageMemoryPoolExecutionMemoryPool内存角度看划分堆内内存堆外内存动态占用机制 引言很多人对spark初步理解为是基于内存的，但这种说法不够准确，其实应该称spark是充分利用了内存而已，在给定资源规模情况下，通过对内存更细致的划分、动态的调整，来达到更快的运行效率；在编排作业时，你要清楚最多能给你多少内存空间
1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
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2023-10-30 13:28:34
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静态内存管理在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如图6-2所示： 图6-2 静态内存管理——堆内内存可以看到，可用的堆内内存的大小需要按照代码清单1-1的方式计算：代码清单1-1 堆内内存计算公
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2023-08-08 10:33:25
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记录排错历程 问题简介：根据尚硅谷数仓4.0学习集群运行了一段时间，可以正常使用spark运行，出现阶段运行情况的红色框，但是不知道为什么突然有一次，返回30041code，无法运行创建spark session。第一种情况：多尝试运行几次 刚开始是觉得集群内存不足，因为我的集群三台机器都是
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2023-10-14 01:44:02
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1.yarn关键参数配置1.yarn中单个nodemanager控制container的个数 （1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb 作用：该节点分配nodemanager的资源 该节点最大内存划分出来的给nodemanager使用的内存，若物理内存128G,80%可使用，则内存则配置128*0.8，默认是8G，若可用小于8G，则需要修改。 （2）yarn.n
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2023-09-20 09:50:41
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spark的调优分为以下部分：资源优化并行度优化代码优化数据本地化内存优化spark shuffle优化调节executor堆外内存解决数据倾斜 1.资源调优
1).搭建集群
在spark安装包的conf下spark-env.sh
SPARK_WORKER_CORES
SPARK_WORKER_MEMORY
SPARK_WORKER_INSTANCE
2
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2023-08-23 12:50:16
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文章目录1、查看本机的内存大小2、打开配置文件2.1、方式1：2.2、方式2：2.3、说明3、设置参数3.1、说明：4、设置显示内存的使用情况5、测试6、Java 官方文档6.1、文档16.2、文档2 IntelliJ IDEA 安装后， 按默认内存大小使用时会比较卡顿， 强烈建议对 IntelliJ IDEA 内存进行修改。1、查看本机的内存大小 由于本人的笔记本内存是32G的， 所以我计划将
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2023-10-08 23:36:39
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前面学习了JVM的内存分布，今天就来验证下。顺便通过测试学习一下JVM的几个参数，不过测试是在idea中，所以先要在idea上设置JVM参数。一、idea设置全局的JVM参数一共三步，第一步在菜单栏Help下选择Edit Customer VM Options…第二步：可以看到选中后的参数，然后就可以设置常规参数，设置完成后记得重启idea。如下图：第三步：重启后，查看结果，在idea的最右下角会
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2023-07-12 23:43:16
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# 在 IntelliJ IDEA 中设置 Java 内存的指南
在进行 Java 开发时，合理的内存设置能够显著提升性能，特别是在大型项目中。今天我将告诉你如何在 IntelliJ IDEA 中设置 Java 的内存限制。为了使整个流程清晰易懂，我们将其分为几个步骤，接下来我会详细为你解释每一步的具体操作和所需的代码。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|--
# 如何设置Java内存
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[打开IDEA] --> B[点击菜单栏中的“Run”]
B --> C[选择“Edit Configurations”]
C --> D[在“VM options”中输入参数]
D --> E[点击“Apply”]
E --> F[点击“OK”]
```
# Idea设置Java内存：理解与实践
在开发Java应用程序时，内存管理是一个至关重要的方面。Java的内存管理并不是一成不变的，而是可以根据应用的需求进行调整。在这篇文章中，我们将探讨如何在IntelliJ IDEA中设置Java内存，并通过实际示例帮助您理解背后的原理。
## 为什么需要设置Java内存？
Java虚拟机（JVM）在运行Java应用程序时需要指定所使用的内存范围。合适
