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
转载
2024-07-11 12:31:06
33阅读
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
[size=large]按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略——Parallel GC和CMS GC。前者注重更高的吞吐量，而后者则注重更低的延迟。两者似乎是鱼和熊掌，不能兼得。在实际应用中，我们只能根据应用对性能瓶颈的侧重性，来选取合适的垃圾收集器。例如，当我们运行需要有实时响应的场景的应用时，我们一般选用CMS GC，而运行一些离线分析
转载
2023-08-26 11:54:42
184阅读
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
转载
2023-11-09 06:53:24
394阅读
对于一个复杂的RDD，我们如果担心某些关键的，会在后面反复使用的RDD,可能会因为节点的故障，导致持久化数据的丢失，就可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用。 在进行checkpoint之前，最好先对RDD执行持久化操作，比如persist(StorageLevel.DISK_ONLY)如果持久化了，就不用再重新计算；否则如果没有持久化RDD，还设置了checkp
转载
2024-08-02 21:37:33
72阅读
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] --
# 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
65阅读
# Spark UI中的GC时间长：根源与优化
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，我们往往依赖于Spark UI来监控我们的作业和集群性能。尤其是Java应用，垃圾回收（GC）时间常常会成为性能瓶颈。本文将探讨GC时间长的原因、如何用代码示例优化性能，并绘制相关的序列图和流程图以便明了展示。
## 什么是垃圾回收？
垃圾回收（Garbage Collection, GC）是
原创
2024-10-06 05:19:00
51阅读
在Python开发中，垃圾回收（GC）是提升内存管理效率的重要机制。然而，当“python gc时间长”这一问题出现时，往往会导致程序性能变得低下。本文将围绕解决这种情况进行深度复盘，内容将涵盖不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化。
### 版本对比
在不同的Python版本中，GC的实现和优化都发生了变化。以下是各主要版本的特性差异。
| 版本 |
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
转载
2023-10-11 21:33:19
84阅读
目录Python的垃圾回收机制引子:一、什么是垃圾回收机制？二、为什么要用垃圾回收机制？三、垃圾回收机制原理分析1、什么是引用计数？2、引用计数扩展阅读？（折叠）标记-清除分代回收缺点：Python的垃圾回收机制引子:我们定义变量会申请内存空间来存放变量的值，而内存的容量是有限的，当一个变量值没有用了（简称垃圾）就应该将其占用的内存给回收掉，而变量名是访问到变量值的唯一方式，所以当一个变量值没有关
转载
2024-07-11 18:19:37
69阅读
# 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 |
|---
JVM 的调优首要任务就是缩短GC 时stop working 的时间。下面是GC分析、调优的一般思路。发现分析的过程：用户、运维反映、XX页面卡顿->前端人员分析页面代码没问题。->继续分析XX数据接口相应的时间太长->反映给后台开发->后台开发本地测试-> 相应时间正常-> 测试线上的接口-> 相应时间过长-> 分析一般系统日志->发现SQ
转载
2023-09-21 11:45:39
85阅读
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。
```mermaid
flowchart TD
A[Java应用程序] -->|请求| B
# 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
原创
2024-10-31 03:52:18
48阅读
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
转载
2023-09-27 09:59:53
264阅读
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
转载
2023-12-06 21:18:23
43阅读
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
转载
2024-07-03 17:40:46
29阅读
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
转载
2024-08-08 15:19:10
35阅读
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
转载
2023-12-18 19:27:09
238阅读
