内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存（或许大家都希望将所有数据都加载到内存），优化Spark的缓存以及内存回收（GC）所占用的开销。1，对象所占用的内存首先要估算对象所占用的内存，然后从两方面进行改进–通过改变数据结构或者采用序列化的方式。1.1，确定内存消耗创建一个RDD，然后将其放入缓存，最后阅读驱动程序中SparkContext的日志。日志会告诉我们每一部分所占用的内存大小，可以收集该
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2023-06-11 14:57:23
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# 如何调节Spark的内存参数
Apache Spark 是一个强大的大数据处理平台，其性能在很大程度上依赖于内存的管理。在处理大数据时，合理的内存配置可以显著提高作业的执行效率，减少作业失败的概率。本文将探讨如何调节 Spark 的内存参数，并通过一个实际案例来解决一个常见问题。
## Spark 内存架构概述
在调节 Spark 的内存参数之前，我们首先需要了解 Spark 的内存架构
一、Spark概述 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的
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2023-09-03 11:25:13
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# Mongodb 内存参数评估
MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，被广泛用于大数据应用和实时分析场景中。在使用 MongoDB 时，合理设置内存参数对于提高数据库性能至关重要。本文将介绍如何评估和优化 MongoDB 的内存参数，并提供相应的代码示例。
## MongoDB 内存参数概述
在 MongoDB 中，内存参数主要包括以下几个方面：
1. `wiredTiger
原创
2023-11-06 05:45:07
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内存不过是计算机分级存储系统中的靠近cpu的一个存储介质。1.spark运行起来内存里都存的啥？2.如何管理里面所存的东西？3.spark用java和scala这样的jvm语言写的，没有像c语言那样显式申请释放内存，如何进行内存的管理的?4.我们应该如何设置spark关于内存的参数？我们一起来解决这些问题一、内存模型远古大神曾告诉我们这个神秘公式：程序=算法+数据。1.1 什么是内存
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2023-10-08 07:10:33
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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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1、java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
原因：数据量太大，内存不够
解决方案：(1)增大spark.executor.memory的值，减小spark.executor.cores
(2)减少输入数据量，将原来的数据量分几次任务完成，每次读取其中一部分
2、ERROR An error occurred
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2023-09-20 09:50:46
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# 如何在 Spark 中增加内存参数
当我们在运行 Spark 应用程序时，可能会遇到内存不足的问题。为了提高效率，增加内存参数是非常必要的一步。在本文中，我将向你展示如何在 Spark 中增加内存参数。我们将通过一个简单的流程来实现这个目标，并提供必要的代码和解释。
## 流程概览
我们从以下几个步骤开始：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 05:12:02
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# Spark内存参数配置指南
在使用Apache Spark进行数据处理时，内存配置对性能有着决定性影响。合理的内存管理可以提高作业的性能，减少内存溢出问题。本文将帮助你了解Spark内存参数配置的基本流程，并提供详细步骤和代码示例。
## 流程概览
在进行Spark内存参数配置之前，你需要了解以下步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|------|------|
|
# 设置 Spark SQL 的内存参数
## 前言
在使用 Spark 进行数据处理和分析时，我们经常会遇到需要调整 Spark SQL 的内存参数的情况。通过合理地配置内存参数，可以充分利用集群的资源，提高 Spark SQL 的性能和稳定性。本文将针对这个问题，向你详细介绍如何设置 Spark SQL 的内存参数。
## 步骤概览
下面的表格展示了设置 Spark SQL 内存参数的
原创
2024-01-11 11:57:15
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Spark内存管理简介Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占 Spark提供了2种内存分配模式：静态内存管理统一内存管理本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析(主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析) 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍堆内内存在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其它内存
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2023-11-01 23:40:18
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1 调节Executor的堆外内存堆外内存是jvm进程中除了java堆内存占用的空间大小，包括方法区，java虚拟机 本地方法张 jvm进程本身所用的内存，直接内存等。通过spark.yarn.executor。memoryoverhead设置。单位为MB Spark底层的shuffle的传输方式是使用netty 的oio传输的，netty在进行网络传输的过程中会申请堆外
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2023-06-11 14:58:04
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目录1.Spark概述Spark应用场景：Spark的特点：Spark VS MapReduce：2.Spark原理与架构Spark CoreSpark核心概念RDD：RDD的依赖关系RDD的Stage划分Spark重要角色Spark on Yarn-client的运行流程Spark on Yarn-cluster的运行流程 Yarn-client与Yarn-cl
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2024-03-14 07:42:04
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一、Spark RDDSpark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备可扩展性，任务容错等特性，每个Spark应用都是由一个driver program 构成，该程序运行用户的 main函数 。Spark提供的一个主要抽象就是 RDD(Resilient Distributed Datasets),这 是一个分布在集群中多节点上的数据集合，利用内存和磁盘作为存储介质。其中内存为主要数据存储对象，支
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2023-11-02 12:20:28
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# Spark内存如何划分的方案
在使用Spark进行大数据处理时，合理地划分内存是非常重要的。Spark内存分为几个部分，包括Execution Memory、Storage Memory、User Memory和Reserved Memory。本文将介绍如何划分Spark内存，并通过一个具体的问题示例来说明如何应用这个方案。
## Spark内存划分方案
1. **Execution M
原创
2024-06-09 03:27:19
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堆内和堆外内存规划1.堆内内存：由-executor-memory配置，executor内所有并发任务共享将对象转换为二进制字节流，本质上可以理解为将非连续空间的链式存储转化为连续空间或块存储2.堆外内存：由spark.memory.offHeap.size配置，优化内存的使用，提高shuffle时排序效率，存储经过序列化的二进制数据，默认关闭3.内存管理接口：MemoryManager（静态内存
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2024-04-08 09:56:55
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当Windows里运行spark程序长时间不报错也不出结果Windows内存不足也可能导致Spark程序长时间没有报错也没有输出结果的情况。Spark在处理大规模数据时需要大量的内存，如果可用内存不足，可能会导致程序运行缓慢或无法完成任务。 要确认内存是否是问题所在，可以执行以下操作：检查内存使用情况：打开Windows任务管理器，切换到"性能"选项卡，查看"内存"部分。观察可用内存和已使用内存的
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2023-09-06 13:59:29
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spark.default.parallelism=6000 spark.sql.shuffle.partitions=6000时OOM，改为spark.default.parallelism=2000 spark.sql.shuffle.partitions=2000问题解决
原创
2022-07-19 19:40:57
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为的是说明spark on yarn的基本机制和参数 spark on yarn的那些事 ---第一篇 spark on yarn后一个spark application资源使用情况如何？在不考虑动态分配spark资源的情况下： 一个spark application程序资源主要分为两部分：driver + executor，下面分别以client、cluster模式
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2024-07-17 10:59:40
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文章目录1、Data Serialization1.1 Java和Kryo序列化1.2 Kryo序列化注册1.3 Storage-Level和Kryo序列综合使用对比1.4 SizeEstimator评估2、Memory Tuning2.1 Memory Tuning方面2.2 Memory Management 官网：Tuning Spark http://spark.apache.org/
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2024-06-12 11:03:58
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