1. Spark数据倾斜问题Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作
一、spark的内存分布堆内内存：
在这使用堆内内存的时候，如果我们设置了堆内内存2个g的话，读取的数据也是两个g，此时又来两个g的数据，这样就会产生OOM溢出，因为处理完两个g的数据，并不会马上进行GC。
堆外内存：
这样我们就可以使用堆外内存，也就是物理内存，堆外内存可以精准的申请和释放空间，不需要Gc，性能比较高，提升了任务的效率。二、Spark的宽窄依赖宽依赖：
一个父RDD分区中的
手头上有个系统，mysql的记录大概达到几千万的级别，每日新增几百万条记录。可以将过时的记录清除，但库中要保存的记录肯定有几千万条，未来会过亿。现时已经分为100个表，但由于select,insert,update都非常频繁，现时show processlist看，经常出现lock表的情况。已经做了一部分select的cache，但是update和insert与及一部select还是不可避免。现
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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大数据值spark入门一、什么是spark?二、spark运行模式localStandloneApache MesosHadoop YARN三、spark组件 一、什么是spark?spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台是对MapReuduce计算模型的扩展高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理重要特点：能够在内存中计算二、spark运行模式local主要用于开发调试Spa
## Spark如何处理OOM（Out of Memory）
在大数据处理领域，Apache Spark是一款广泛使用的分布式计算框架。尽管其强大的性能和灵活性使其成为许多应用的首选工具，但在某些情况下，Spark可能会遇到OOM（Out of Memory）错误。这种错误通常是由于内存管理不当造成的，尤其是在处理大量数据时。
### OOM的根本原因
在Spark中，OOM通常出现在以下几
想研究 MySQL 各种优化技巧，但是数据量不够怎么办？我教你几招。
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2021-09-15 15:26:12
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# MySQL批量插入五百万条数据
在开发中，有时候需要向MySQL数据库中批量插入大量数据。本文将介绍如何使用MySQL的LOAD DATA INFILE语句，以及使用Python脚本生成和导入大规模的数据。
## 1. LOAD DATA INFILE语句
MySQL提供了LOAD DATA INFILE语句，可以从文本文件中一次性加载大量数据。这种方式比使用INSERT语句逐条插入数据
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
编辑推荐 从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法 手把手教你充分利用Spark提供的各种功能，快速编写高效分布式程序 内容简介
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Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批
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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1.数据倾斜1.1. 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。 而一个作业运行的最终时间是由时间最短的那些task决定还是有哪些时间最长的task决定。2.莫
# 使用 Spark 创建单机百万条数据的教程
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个非常强大的框架。对于刚入行的小白来说，了解如何在单机环境下生成和处理百万条数据是个很好的学习起点。文章将为你详细介绍整个流程，并逐步展示代码的实现。
## 流程概述
下面是整个任务的步骤总结，帮助我们更清晰地了解需要执行的各个环节。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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
Spark SQL读取MySQL的方式 Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。可以使用Data Sources API将远程数据库中的
1. 前言中因为我负责基本服务,我经常需要处理一些数据,但大部分时间我使用awk和java程序,但这一次有million-level数据需要处理,不能通过执行awk和匹配,然后我使用java进程,文件被分成8 - 8线程打开并发处理,但处理仍然非常缓慢,处理时间至少1天+,所以处理速度不能容忍这种处理速度,结果已经定性提高速度。时间是1个小时多一点,这一次是可以接受的,后续可以继续使用大数据的概念
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2023-07-18 17:48:05
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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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原创
2023-05-09 15:10:39
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