# 了解GC时间对Spark性能的影响
## 介绍
在大数据处理中，Apache Spark已经成为一个非常受欢迎的框架。然而，为了保持高性能，我们需要了解垃圾回收（GC）时间对Spark的影响。
## 什么是GC时间？
GC时间是指Java虚拟机中用于回收不再使用的内存的时间。当GC发生时，Java虚拟机会暂停应用程序的执行，进行内存回收。这个过程可能会导致性能下降，因此我们需要注意GC时间
原创
2024-02-21 06:31:23
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【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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Apache Spark由于其出色的性能、简单的接口和丰富的分析和计算库而获得了广泛的行业应用。与大数据生态系统中的许多项目一样，Spark在Java虚拟机(JVM)上运行。因为Spark可以在内存中存储大量数据，因此它主要依赖于Java的内存管理和垃圾收集(GC)。但是现在，了解Java的GC选项和参数的用户可以调优他们的Spark应用程序的最佳性能。本文描述了如何为Spark配置JVM的垃圾收
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2023-07-12 15:18:21
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标题 spark开发调优1.高性能序列化类库 在Spark中，默认是使用Java自带的序列化机制——基于ObjectInputStream和ObjectOutputStream的序列化机制，这是为了提高便捷性和适用性，毕竟是Java原生的嘛。然鹅，自带的东西往往考虑的东西比较多，没法做到样样俱全，比如内序列化后占据的内存还是较大，但是Spark是基于内存的大数据框架，对内存的要求很高。所以，在Sp
触发Spark scheduler的入口是调用者代码中的action操作，如groupByKey，first，take，foreach等操作。这些action操作最终会调用SparkContext.runJob方法，进而调用DAGScheduler.runJob方法，从而被spark所调度使用。用户在编写Spark程序时，每次调用transformation操作，都会生成一个新的rdd，rdd主要
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2024-01-27 23:54:50
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在使用 Apache Spark 的过程中，我遇到了“Spark UI GC Time 过长”的问题，这不仅影响了应用程序的性能，还增加了调试的难度。因此，我深入研究了这个问题的原因，并逐步探索出解决方案。在本文中，我将详细说明这一过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固以及生态集成。同时，我将使用各种图表和公式来直观地展示思路和过程。
### 环境配置
首先，配置好开发环境
在实时计算里，最出名的是几个框架应该就是spark streaming 、storm和flink ,最近两年各大互联网大厂纷纷切到flink，为什么？为什么这么火？一个表格告诉你！ 1.在模型上，storm 和 flink 都是实时流，来一条处理一条，而spark streaming 是一个微批次处理，数据流被切分成一个个小的批次，一般单位是秒级。2.在功能上，flink 支持事件
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2023-11-07 08:20:35
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目标：简单模拟Spark的通信机制，多个worker向Master注册并发送心跳，Master定时清理超时的worker。具体流程如下:启动Master并开启清空超时Worker的定时任务Worker启动的时候，在preStart方法中连接Master,并向Master注册自己的相关信息Master收到worker的注册并返回自己的url给Worker，表示该Worker注册成功Worker收到注
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2024-11-01 17:15:15
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6. 时间都去where了,青春不能等,调度也是 除了上述优化, 我们还注意到一个奇怪的现象: 怎么回事, 即使接收不到消息都要花掉5秒?!! 虽然Spark Streaming空转依然会产生空task, 这些空task依然会消耗序列化, 压缩, 调度等时间, 但也不至于那么多吧!!! 我们拿一个Stage看看, 就拿处理Kafka消息的那个Stage作例子吧: K
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2024-09-22 21:20:31
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# Spark Task GC 时间过长的原因及解决方案
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于大规模数据分析和机器学习任务。然而，随着数据量的增加，开发者常常会遇到任务执行速度较慢的问题，其中一个常见的原因就是 GC（垃圾回收）时间过长。本文将探讨这一问题的成因，并提供一些优化建议和代码示例。
## 什么是 GC？
在 Java 和 Scala 等基于 JVM 的
什么是递归？1. 定义 Wiki [1]： Recursion is the process of repeating items in a self-similar way. 具体到计算机中去 [2]： 递归（英语：Recursion），又译为 递回，在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法。 英文的Recursion从词源上分
取当天0点0分，下一天0点0分UNIX_TIMESTAMP获取时间戳timestamp获取时间select UNIX_TIMESTAMP(date(sysdate())),timestamp(adddate(date(sysdate()),1)); mysql优化 show processlist 命令详解直接在navica
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2024-04-24 15:35:51
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Spark Core一、RDD详解什么是RDD为什么要有RDD?RDD是什么?RDD的主要属性总结二、RDD-API创建RDDRDD的方法/算子分类Transformation转换算子Action动作算子基础练习[快速演示]准备工作WordCount创建RDD查看该RDD的分区数量mapfilterflatmapsortBy交集、并集、差集、笛卡尔积joingroupbykeycogroup[了
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2023-11-15 21:43:53
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答案： 两个坑， 性能坑和线程坑DStream是抽象类，它把连续的数据流拆成很多的小RDD数据块， 这叫做“微批次”， spark的流式处理， 都是“微批次处理”。 DStream内部实现上有批次处理时间间隔，滑动窗口等机制来保证每个微批次的时间间隔里， 数据流以RDD的形式发送给spark做进一步处理。因此， 在一个为批次的处理时间间隔里， DStream只产生一个RDD。 可以利用d
ngx_http_upstream_module 模块是用来定义被proxy_pass,fastcgi_pass,uwsgi_pass,scgi_pass, and memcached_pass 指令引用的服务器组。实例配置upstream backend {
server backend1.example.com weight=5;
server backend2.
一，准备工作：开发环境（个人配置环境）：windows 2003，Eclipse3.5.2，jdk1.6.0_21，Ant1.7（eclipse中自带）,tomcat源代码下载：http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp 其中有openfire源代码包和spark客户端http://stefan-strigler.de/jwchat
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2024-06-25 13:19:01
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今天讲一下spark的基本概念：想要了解spark，首先要了解sparkRDD（弹性分布式数据集）。spark应用程序通过使用spark的转换API可以将RDD封装为一系列具有血缘关系的RDD，也就是DAG。只有通过spark的动作API才会将RDD及其DAG提交到DAGScheduler。RDD负责从数据源迭代读取数据。这样讲可能有点不太明白，就好比RDD是一个装载数据得容器，我们从数据源读取到
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2023-12-06 15:59:38
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## Java GC STW Time
Garbage collection (GC) is an essential process in the Java Virtual Machine (JVM) that helps manage memory allocation and deallocation. During the GC process, the JVM identifies a
原创
2024-02-02 07:10:45
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# 实现Spark GC的流程
## 一、整体流程
首先，我们来了解一下实现Spark GC的整体流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 设置Spark的垃圾回收策略 |
| 第二步 | 创建RDD（弹性分布式数据集） |
| 第三步 | 执行一系列的转换操作 |
| 第四步 | 缓存RDD |
| 第五步 | 执行actio
原创
2023-10-20 17:17:35
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Spark作业性能调优总结前段时间在集群上运行Spark作业，但是发现作业运行到某个stage之后就卡住了，之后也不再有日志输出。于是开始着手对作业进行调优，下面是遇到的问题和解决过程：运行时错误Out Of Memory: Java heap space / GC overhead limit exceeded使用yarn logs -applicationId=appliation_xxx_x
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2023-11-09 06:53:24
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