## 引言
Spark（Apache Spark）是一个强大的开源集群计算框架，用于大规模数据处理和分析。然而，初学者在使用Spark时，常常在运行计算任务时遇到内存不足（OOM，Out Of Memory）的问题。本文旨在帮助初学者理解“Spark 为什么会 OOM”，并提供相应的解决方案和代码示例。
## OOM 问题分析流程
为了更好地理解和分析 Spark 中的 OOM 问题，我们将
原创
2024-11-02 06:06:51
46阅读
# 理解 Spark 中的 OOM（Out Of Memory）问题
随着大数据的快速发展，Apache Spark 已成为当今最流行的大数据处理框架之一。然而，初学者在使用 Spark 的过程中，往往会遭遇 OOM（内存溢出）问题。本文将为您系统地讲解 Spark 为什么会产生 OOM 以及如何解决它。
## 流程概述
在理解 OOM 的问题之前，我们首先要了解 Spark 作业的基本执行
原创
2024-08-16 07:11:52
147阅读
本文作者：曾就职传统通讯运营商，负责BI项目的开发；目前转型互联网公司，就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。 随着的几年的架构沉淀，工作上形成了离线以 Hive 为主，Spark 为辅, 实时处理用 Flink 的大数据架构体系及 Impala, Es，Kylin 等应用查询引擎。随着业务的发展，日常工作中会面试各种各样的人，接触下来发现一个比较奇怪的现象：学习 Spark 的面试者普遍认为
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2023-09-24 09:30:18
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# 深入理解Spark中的堆外OOM问题
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析和机器学习任务。尽管Spark的内存管理相对高效，但在某些情况下，仍可能面临“堆外内存不足”（Out of Memory，OOM）的问题。在本文中，我们将探讨为什么Spark会发生堆外OOM，并通过示例代码和图示进一步明确这一点。
## 什么是堆外内存？
堆外内存是指在Java虚拟
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
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2024-06-02 18:52:56
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# Spark为什么容易OOM
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释为什么在Spark中出现OOM（内存溢出）问题，并提供解决方案。
## 问题描述
Spark是一个快速而强大的大数据处理框架，但在处理大规模数据时，很容易遇到内存溢出问题。这是因为Spark将数据存储在内存中进行处理，如果数据量过大，内存无法承载，就会导致OOM错误。
## 解决方案
为了解决Spark中的OOM问题，
原创
2024-01-02 05:11:33
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在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，我们经常会面临 “spark executor 为什么会出现OOM（Out of Memory）” 的问题。这种现象通常表示执行器的内存不足以处理特定的任务，通常由不恰当的配置、数据倾斜或其他因素引起。本文将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面详细讨论这个问题，并提供一些实用的技巧和工具，帮助开发者更好地解决和
# Android中的内存管理与OOM（Out Of Memory）问题
在Android开发中，内存管理是一个重要且复杂的话题。处理不当可能导致应用崩溃，比如“Out Of Memory”错误（简称OOM）。本文将探讨Android中的内存管理，特别是与“Android的草稿（Curse）”相关的内存问题，并提供代码示例和视觉图表加以说明。
## 什么是OOM？
OOM（Out Of Me
# Spark中的内存溢出（OOM）问题分析
在大数据处理的场景下，Apache Spark因其高效的并行处理能力而被广泛使用。但在实际应用中，开发者经常会遇到“Out Of Memory”（OOM）异常，这对数据处理作业会造成很大影响。本文将探讨造成Spark中的OOM问题的原因，并提供解决方案和代码示例，帮助开发者更好地应对这一挑战。
## OOM的原因
在Spark中，OOM异常主要由
原创
2024-08-07 07:50:10
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# Spark 数据倾斜及其解决方法
在处理大规模数据时，Apache Spark 是一个高效且流行的选择。然而，在某些情况下，我们可能会遇到数据倾斜（data skew）的问题。这种现象会导致某些任务处理的数据量异常大，从而影响整体计算性能。本文将详细分析 Spark 数据倾斜的原因，并提供解决方案，带有代码示例以及相关图示。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点处
原创
2024-10-17 06:15:08
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以下是在学习和使用spark过程中遇到的一些问题，记录下来。1、首先来说说spark任务运行完后查错最常用的一个命令，那就是把任务运行日志down下来。 程序存在错误，将日志down下来查看具体原因!down日志命令：yarn logs -applicationId app_id2、Spark性能优化的9大问题及其解决方案Spark程序优化所需要关注的几个关键点——最主要的是数据序列化和内存优化问
## Spark 广播为什么会内存溢出？
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它为了提高数据在集群各个节点之间的传输效率，引入了广播变量（broadcast variables）这一概念。在数据处理和计算中，我们经常会用到广播变量来将大块的数据发送给各个工作节点。然而，当使用广播变量时，如果没有妥善处理，可能会导致内存溢出。本文将探讨导致 Spark 广播内存溢出的原因，并通过
原创
2024-10-07 06:25:39
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随着对spark的业务更深入，对spark的了解也越多，然而目前还处于知道的越多，不知道的更多阶段，当然这也是成长最快的阶段。这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系。名词driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序，逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源，拆解任务，代码层面就是sparkcontext。workerworker
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2024-02-23 12:20:02
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假设spark中存在这样的一张存放着用户粉丝数的表 user_fan，字段为用户id–userId，粉丝id --fanId，现在要求出每个用户的粉丝数目，我们有以下的sql:select userId,count(1) as cnt from user_fan group by userId我们知道用户的粉丝数目是不均匀的，有些用户拥有上千万粉丝，而有些用户只有几十粉丝，这样一个sql带来的结果
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2023-10-05 21:17:18
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Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集
一.RDD是什么， 1.有哪些特点（面试常考题）。 2.RDD常用的3种创建方式。 3. RDD的常用算子： 转换、动作、 4. 缓存。共享变量的使用。 &
# MySQL OOM异常及解决方法
## 引言
在使用MySQL时，经常会遇到"Out of Memory"（OOM）的异常。OOM异常通常是由于内存不足导致的，当系统无法为进程分配更多的内存时，就会抛出这个异常。本文将介绍什么情况下会出现MySQL OOM异常，以及如何解决这个问题。
## 什么情况下会出现MySQL OOM异常
MySQL OOM异常通常出现在以下几种情况下：
1.
原创
2023-09-17 03:40:13
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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
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2024-01-21 04:31:21
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作者 | Alice菌责编 | 夕颜本篇博客将为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive，即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！ 上车前需知 Spark on hive 与 hive on spark 的区别1. Spark on hive是spark 通过Spark-SQL使用hive 语句，操作hive ,底层运行的还是 spark
