一、 场景◆ Spark[4]：Scope: a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter（在大规模的
第1章Spark概述spark的产生背景 spark是如何产生的，这要先送大数据说起，大数据是如何产生的？Google就是处理大数据的，网页和网页之间有很多的关联关系，为了处理排序啊这些算法，所以Google就发明了，Google就发布了三个论文，基于这三个论文的开源，实现了Hadoop、Hdfs、MapReduce、Hbase等，但是感觉好像每次MapReduce只能处理一次数据，而且开
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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# 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 |
原创
2024-10-10 04:16:59
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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
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2024-09-13 13:07:28
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大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，**Spark任务出现OOM（Out of Memory）** 问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造成的。针对不同的业务场景和原因，可以从以下几个方面进行优化和解决。
原创
精选
2024-10-14 10:19:02
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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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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
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2024-04-24 08:38:37
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，"Spark Executor OOM问题"（Out of Memory）是一个常见且令人头痛的问题，尤其是在处理大规模数据集时。本篇文章将对这一问题进行全面的排查和解决。下面是详细的分析和解决方案。
## 问题背景
随着数据的快速增长，企业在进行数据处理时面临着内存短缺的挑战。OOM问题不仅导致任务失败，还可能对业务运营产生负面影响，比如：
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
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2023-11-09 12:42:51
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Spark调优老生常谈，范围很广，笔者作为一名Java后端开发兼职Spark-Java开发，此次浅聊一二：Spark OOM如何调优【资源层面】、Spark 业务日志如何完整收集一. Spark OOM调优Spark开发的语言无论是基于Java还是Scala，内存管理策略都采用了基于JVM的内存管理来实现。既然基于JVM，那就不可避免面临使用JVM的问题，这里讲讲常见的OOM问题[Java8].出
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2023-12-21 13:27:08
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Key TakeAwaysStackOverflowError: 调用栈过深，导致线程栈占用大小超过-Xss（或者是-XX:ThreadStackSize）的限制OutOfMemoryError: Java heap space：堆内存不够用，无法分配更多内存，就会抛出这个异常。OutOfMemoryError: unable to create native thread：这个在创建太多的线程，
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2024-09-30 10:43:56
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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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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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1、Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2、Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误，具体来说： 由于Client模式下一定没有出现OOM，而在Cluster模式下一定出现了OOM，所以必然说明OOM是Driver导致的！ Driver
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
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2024-09-14 07:55:08
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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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大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造决。
