一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
文章目录Spark调优代码调优参数调优参数调优模板数据倾斜调优 Spark调优代码调优1.避免创建重复的RDD 2.尽可能复用同一个RDD 3.对多次使用的RDD进行持久化 持久化策略选择：默认情况:MEMORY_ONLY（性能最高，前提内存足够，实际生产环境中也不可能把所有的内存提供给你进行持久化，数据量一大就会导致JVM的OOM（out-of-memory:内存溢出）若使用MEMORY_ON
xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
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2023-10-26 10:36:01
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Spark使用过程中会有多种内存溢出的情况，即包括driver端的内存溢出，map对象过多内存溢出，数据不平衡内存溢出，shuffle后内存溢出以及standalone资源分配不均匀导致的内存溢出。driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：Spark.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext
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2023-09-08 18:21:52
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Spark内存溢出
堆内内存溢出
堆外内存溢出堆内内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
具体说明
Heap size JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.
JVM在启
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2023-08-23 10:06:59
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什么是内存溢出 JVM运行过程中，程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据，当程序申请的内存空间系统无法满足时，就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同，下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。OutOfMemoryError与StackOverflowError JVM内存溢出分为两种情况，OutOfMemoryError和StackOverflowError。OutO
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2023-10-19 19:30:04
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这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
spark core实现了spark的基本功能：存储交互、任务调度、内存管理、错误恢复等；本片文章主要介绍与数据交互相关的核心技术点。本文目录：RDD特性及交互shuffle操作及调优RDD持久化的应用Broadcast Variables&Accumulators共享变量的优势及应用场景下篇预告 RDD特性及交互弹性分布式数据集(resilient distributed dat
一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了
一、基本概念内存溢出：简单地说内存溢出就是指程序运行过程中申请的内存大于系统能够提供的内存，导致无法申请到足够的内存，于是就发生了内存溢出。内存泄漏：内存泄漏指程序运行过程中分配内存给临时变量，用完之后却没有被GC回收，始终占用着内存，既不能被使用也不能分配给其他程序，于是就发生了内存泄漏。 内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现o
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2023-10-26 11:46:54
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1.什么是小资源大数据的OOM情况?假设用户driver端的内存为1G，cpu核数指定为1核，在运行程序时加载到内存中的数据量超过了1G，就会导致JVM崩溃抛出 Java heap space 堆内存空间溢出异常或者overhead limit exceededGC回收时间过长的内存异常，一般为这两种，也可能有堆外存溢出，但可能较小。2.使用内存分析工具进行分析先将dump文件取出，然后使用ecl
spark sql
Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决（Shuffle通信原理） 问题描述Spark-1.6.0已经在一月份release，为了验证一下它的性能，我使用了一些大的SQL验证其性能，其中部分SQL出现了Shuffle失败问题，详细的堆栈信息如下所示：16/02/17 15:
一.场景：在实时任务 注册和激活相关的任务 GamePublishKpi 中，程序运行一段时间，就会报内存溢出 二.分析方法 ps -ef | grep GamePublishKpi 找出运行的程序 jmap -heap 27075（进程号） 查看该程序的运行过程中内存的使用情况该命令对应的参数解读： javascr
原创
2023-05-18 14:04:11
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1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜(Data Skew)什么是数据倾斜？对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition)的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜没有解决，完全没有
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2023-10-23 23:16:03
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一 常规性能调优1 . 分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu
前言 由于大多数Spark计算的内存使用特性，集群中的任何资源都可能成为Spark计算程序中的瓶颈：CPU，网络带宽或是内存。大多数情况下，如果内存可以容纳数据量，那么瓶颈就会是网络带宽，但有时，用户也需要去做一点调优的工作，例如以序列化的格式存储RDD，来减少内存使用。本文主要关注两个主题：数据序列化，对网络性能和内存使用来说很重要，和内存调优。同时也会讨论一些较
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2023-08-04 13:25:42
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# 在 Hive on Spark 中实现内存溢出
在处理大数据时，内存溢出是一个常见挑战，尤其在使用 Hive on Spark 时。本文将指导你如何故意制造一个内存溢出，以便你能更好地理解和排除相关问题。
## 流程概述
以下是实现Hives on Spark内存溢出的整体流程：
| 步骤 | 操作
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和
Spark内存溢出- OutOfMemoryError memoryOverhead
Dpark内存溢出Spark内存溢出
堆内内存溢出
堆外内存溢出堆内内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded
java.lang.OutOfMemoryError: Java he
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2023-06-01 15:36:16
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一、疑问:Spark内存不够的时候，不是会写入硬盘么1、某文章：1，当有多个 Task 同时在 Executor 上执行时， 将会有多个 TaskMemoryManager 共享 MemoryManager 管理的内存。那么 MemoryManager 是怎么分配的呢？答案是每个任务可以分配到的内存范围是 [1 / (2 * n), 1 / n]，其中 n 是正在运行的 Task 个数。因此，多个
