数据倾斜导致的致命后果:1 数据倾斜直接会导致一种情况:OOM。2 运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢。搞定数据倾斜需要:1、搞定shuffle2、搞定业务场景3 搞定 cpu core的使用情况4 搞定OOM的根本原因等。 数据倾斜的解决方案:解决方案一:使用Hive ETL预处理数据方案适用场景:导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某
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2023-06-19 11:12:47
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第一次看到Spark崩溃Spark Shell内存OOM的现象要搞Spark图计算,所以用了Google的web-Google.txt,大小71.8MB。以命令:val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc,"hdfs://192.168.0.10:9000/input/graph/web-Google.txt")建立图的时候,运算了半天后直接退回了控制台。界面x
原创
2016-11-13 22:08:00
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1、OOM for Heap=>例如:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 【分析】 此OOM是由于JVM中heap的最大值不满足需要,将设置heap的最大值调高即可,参数样例为:-Xmx2G 【解决方法】 调高heap的最大值,即-Xmx的值调大。 2、OOM for Perm=>例如:java.lang.OutOfMem
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2023-08-19 23:48:47
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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 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在启动
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2023-09-15 11:23:21
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3 spark数据倾斜3.1 什么是数据倾斜,现象是什么?所谓数据倾斜(data skew),其实说白了,由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大,产生了一些列异常现象。 常见的现象有两种:个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速,但是极个别的task运行非常缓慢,甚至是正常task运行时间好多倍。莫名其妙的OOM异常 这是一种相对比较少见的现象,正常运行的task作业,突发发生了一个
Out of MemorySpark中的OOM问题不外乎以下两种情况map执行中内存溢出shuffle后内存溢出map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作。 Spark的内存模型:任何Spark的进程都是一个J
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2023-06-19 10:04:42
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文章目录Spark OOM问题常见解决方式1.map过程产生大量对象导致内存溢出2.数据不平衡导致内存溢出3.coalesce调用导致内存溢出4.shuffle后内存溢出5. standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出6.在RDD中,共用对象能够减少OOM的情况优化1.使用mapPartitions代替大部分map操作,或者连续使用的map操作2.broadcast join和普通jo
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2023-08-20 22:37:51
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# 深入了解Spark中的内存OOM:原因与解决方案
在大数据处理领域,Apache Spark因其高性能和易用性被广泛应用。然而,随着数据规模的增长,用户往往会遇到内存溢出(Out of Memory,简称OOM)的问题。本文将探讨Spark中的内存OOM问题,分析其原因,并提供解决方案和示例代码。
## 什么是内存OOM?
内存OOM是指程序在运行时尝试使用超出其可用内存的内存量,导致应
# 如何应对 Spark 中的 OOM(Out Of Memory)问题
在使用 Apache Spark 处理大规模数据时,Out Of Memory (OOM) 是一个常见的问题。这种情况通常是由于 Spark 的资源配置不足或数据处理方式不当引起的。本文将指导你如何识别并解决 Spark 中的 OOM 问题。
## 整体流程
首先,我们需要明确解决 OOM 问题的步骤。下表列出了这些步
数据倾斜在执行shuffle操作过程中,map端按照key分配数据输出,reduce端同样也按照key进行拉取、聚合。通常每一个key对应的数据量不对等,经常出些某些key数据量比其他key多很多。这种现象导致的后果,轻则拖慢job执行时间(执行时间由最慢的task决定),重则直接OOM(数据量太大,处理完成前不能回收内存)原因我觉得是两个必要条件,缺一个都不发生数据倾斜,而我们打破其中一个或全部
数据倾斜4.1. 什么是数据倾斜,现象是什么? 所谓数据倾斜(data skew),其实说白了,由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大,产生了一些列异常现象。 常见的现象有两种:个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速,但是极个别的task运行非常缓慢,甚至是正常task运行时间好多倍。 莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象,正常运行的task作业,突发发生了一个OOM异常
# Spark OOM Dump
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides a fast and general-purpose cluster computing framework. It is known for its ability to proc
# Spark 内存 OOM(Out of Memory)问题解析及解决方案
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与分析。然而,随着数据量的增加,在 Spark 作业中出现 OOM(内存溢出)问题的风险也随之增加。本文将探讨 Spark 中的 OOM 问题,分析其原因,提供解决方案,并附上相关代码示例以及序列图。
## 什么是 OOM?
OOM 是 Ou
背景大表2T,小表 30G+,两表join到一新表分区。要求: 尽可能的少用executor core和memory,并减少时间占用 前提executor core和memory占用已经够高(--num-executors 200 --executor-cores 4 --executor-memory 30G ),不能再添加过多了。executor内存 集群统一配置的上限是:ya
在大数据领域,spark 是一个比较受欢迎的大数据处理平台,但是由于数据量过大等一系列问题,造成任务执行不成功,现在总结个人在工程实践中遇到的一些个奇葩问题.1.数据倾斜问题 现象: 1.可能会报资源不足,内存溢出 2.大部分task 均执行完,只有少数几个task始终在执行中 3.报错:Container killed on request. Exit code is 143 针对数据倾斜问题的
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2023-08-27 15:36:34
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Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况1.map执行中内存溢出2.shuffle后内存溢出内存溢出解决方法:1.map过程产生大量对象导致内存溢出: 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的,例如:rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString),这个操作在rdd中,每个对象都产生了10000个对象,这肯定很容易产生内存
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2023-09-04 23:17:30
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1、RDD任务划分RDD任务切分分为:Application、Job、Stage和Task1)Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application2)Job:一个Action算子就会生成一个Job3)Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage。4)Task:Stage是一个TaskSet,将St
# 解决 Spark 任务 OOM 问题的方法
当我们在使用 Apache Spark 处理大规模数据时,可能会遇到“Out of Memory” (OOM) 问题。这通常是由于数据集过大,超出了执行节点的内存限制。本文将介绍如何定位和解决 Spark 的 OOM 问题,包括步骤和代码实现。
## 整件事情的流程
以下是处理 Spark OOM 问题的基本流程:
| 步骤 |
# Spark 读取 HBase OOM
## 背景
随着大数据的快速发展,越来越多的企业开始采用 Apache Spark 和 HBase 这样的分布式计算和存储系统来处理海量数据。然而,在使用 Spark 读取 HBase 数据时,很多用户都遇到了 Out of Memory(OOM)的问题。这是因为 Spark 在默认情况下会将整个 HBase 表加载到内存中,当数据量过大时,就会导致内
# 如何实现“spark map阶段oom”
## 1. 引言
在Spark中,map操作是一个常用的转换操作,它可以将输入的RDD中的每个元素应用于一个函数,并生成一个新的RDD。然而,当数据量过大时,可能会导致内存不足,从而引发Out of Memory (OOM) 错误。本文将介绍如何在Spark中实现“spark map阶段oom”,并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程概述