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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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
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
public class ImageUtils{ /** * 从SDCard读取图片时压缩 * * @param srcPath * @return */ public static Bitmap compressImageFromFile(String srcPath, float ww, float hh ) { BitmapFactory.Options newO
原创
2014-07-31 13:16:53
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当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。1、Java heap space当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误
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2023-07-16 12:57:20
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（1）什么是OOM？ OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”，来源于java.lang.OutOfMemoryError。看下关于的官方说明： Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memory, and no mo
和小伙伴们一起做这个项目好久了，上线期间也是遇到了许多问题，这里自我总结下，防止下次再犯！ 项目在开发方面主要是基于spark开发的，里面使用到了spark core、spark sql、spark Streaming去进行编程，项目中有多个模块，像用户session分析模块、单条转换率模块、各区域热门商品模块、广告实时点击流统计模块等。 项目中遇到的问题： 1、classNotFound问题 使
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2023-08-02 15:20:23
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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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文章目录Spark问题：spark集群无法停止Spark-shell问题：Spark-shell启动时报错WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicableSpark-submit问题：提交任
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2023-09-20 17:18:48
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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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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
Spark OOM 问题分析Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型：Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。Execution内存是执行内存，文档中说join，aggregate都在这部分内存中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO。其实m
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原创
2021-11-19 08:48:22
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Spark OOM 问题分析Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型：Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块...
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2021-11-22 16:07:16
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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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一、简单回顾在上几篇的时候，已经简单的介绍了不正当的使用ThreadLocal造成OOM的原因，以及ThreadLocal的基本原理，下边我们首先回顾一下ThreadLocal的原理图以及各类之间的关系：1、Thread、ThreadLocal、ThreadLocalMap、Entry之间的关系（图A）：上图中描述了：一个Thread中只有一个ThreadLocalMap，一个ThreadLoca
前言前一段时间，公司同事的一个线上服务OOM的问题，我觉得挺有意思的，在这里跟大家一起分享一下。我当时其实也参与了一部分问题的定位。1 案发现场他们有个mq消费者服务，在某一天下午，出现OOM了，导致服务直接挂掉。当时我们收到了很多内存的报警邮件。发现问题之后，运维第一时间，帮他们dump了当时的内存快照，以便于开发人员好定位问题。之后，运维重启了该服务
原创
2022-10-15 07:23:53
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# 项目方案：Java内存溢出问题排查与解决方案
## 1. 背景和问题描述
在Java开发中，经常会遇到内存溢出（OOM）的问题。当程序运行过程中申请的内存超出了Java虚拟机（JVM）所能分配的内存大小时，就会发生OOM异常。
在开发过程中，出现OOM问题可能有多种原因，例如内存泄漏、内存占用过大等。为了解决这些问题，我们需要一套有效的排查方案。
本文将介绍一种1200字左右的方案，来
# Spark如何解决OOM问题
## 背景
在大数据处理中，Spark作为一个强大的分布式数据处理框架，能够处理海量数据和复杂的计算任务。然而，由于数据量的增大和计算复杂度的提高，可能会导致内存不足，进而引发OOM（Out of Memory）异常。本文将介绍如何使用Spark解决OOM问题，并提供一些代码示例。
## OOM问题分析
OOM问题通常出现在以下几种情况：
1. 数据量过
checkpoint的意思就是建立检查点,类似于快照,例如在spark计算里面 计算流程DAG特别长,服务器需要将整个DAG计算完成得出结果,但是如果在这很长的计算流程中突然中间算出的数据丢失了,spark又会根据RDD的依赖关系从头到尾计算一遍,这样子就很费性能,当然我们可以将中间的计算结果通过cache或者persist放到内存或者磁盘中,但是这样也不能保证数据完全不会丢失,存储的
