## 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
111阅读
核心提示：原因有很多种，比如： 1。数据量过于庞大；死循环 ；静态变量和静态方法过多；递归；无法确定是否被引用的对象； 2。虚拟机不回收内存(内存泄漏)； 说白了就是程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存就发生内存溢出了。 内存溢出的问题要看业务和系原因有很多种，比如：1。数据量过于庞大；死循环 ；静态变量和静态方法过多；递归；无法确定是否被引用的对象；2。虚拟机不回收内存(内存泄漏)；说
转载
2023-07-17 21:14:22
47阅读
一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了
Spark内存管理简介Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占 Spark提供了2种内存分配模式：静态内存管理统一内存管理本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析（主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析） 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍堆内内存在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储
转载
2024-09-30 12:56:59
118阅读
在学习编程的过程中，我觉得不止要获得课本的知识，更多的是通过学习技术知识提高解决问题的能力，这样我们才能走在最前方，更多Java学习，请搜索疯狂Java; 1. 什么是内存泄露? 内存泄露是指分配给应用的内存不能被重新分配，即使在内存已经不被使用的时候。正常情况下，垃圾回收器在DOM 元素和event 处理器不被引用或访问的时候回收它们。
转载
2023-07-22 12:11:23
52阅读
一、产生内存溢出的1、java.lang.OutofMemoryError:Java heap space
2、java.lang.OutofMemoryError:PermGen space
3、java.lang.OutofMemoryError:unable to create new native thread
4、java.lang.OutofMemoryError:GC overhea
转载
2023-06-17 20:00:30
45阅读
# Spark内存溢出及其避免方法
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛应用于大数据分析和机器学习。尽管 Spark 提供了高效的数据处理能力，但在某些情况下，它可能会出现内存溢出问题。这篇文章将探讨 Spark 在什么情况下会发生内存溢出，并提供相应的代码示例和解决方案。
## Spark内存管理概述
在 Spark 中，内存主要分为以下几个区域：
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
转载
2023-08-23 10:06:59
194阅读
Spark使用过程中会有多种内存溢出的情况，即包括driver端的内存溢出，map对象过多内存溢出，数据不平衡内存溢出，shuffle后内存溢出以及standalone资源分配不均匀导致的内存溢出。driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：Spark.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext
转载
2023-09-08 18:21:52
95阅读
一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
转载
2023-12-03 08:09:42
108阅读
文章目录Spark调优代码调优参数调优参数调优模板数据倾斜调优 Spark调优代码调优1.避免创建重复的RDD 2.尽可能复用同一个RDD 3.对多次使用的RDD进行持久化 持久化策略选择：默认情况:MEMORY_ONLY（性能最高，前提内存足够，实际生产环境中也不可能把所有的内存提供给你进行持久化，数据量一大就会导致JVM的OOM（out-of-memory:内存溢出）若使用MEMORY_ON
转载
2023-11-12 10:59:50
78阅读
xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
转载
2023-10-26 10:36:01
135阅读
内存泄漏大家都不陌生了，那么java内存泄露的原因是什么呢?下面是学习啦小编精心为你整理的java内存泄露的原因，一起来看看。java内存泄露的原因java内存泄露典型特征现象一：堆/Perm 区不断增长, 没有下降趋势(回收速度赶不上增长速度), 最后不断触发FullGC, 甚至crash(如下两张图是同一个应用的GC和Perm数据, GC触发原因确认是Perm不足). 一般是现象二的晚期表现。
转载
2023-07-07 14:34:38
86阅读
# Android内存溢出导致的问题及解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将会帮助你解决关于Android内存溢出的问题。在本文中，我将会向你介绍Android内存溢出的影响以及如何解决这个问题。
## Android内存溢出的影响
Android内存溢出是指应用程序在运行时申请的内存超出了系统所能提供的内存资源，导致内存资源耗尽，应用程序无法正常运行，最终可能会导致应用程序崩溃或者系统表
原创
2024-06-05 04:25:33
60阅读
## 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
【bug描述】【步骤】1、【前置：当前时间是2018年2月6日】用户A登录客户端A，用户A登录客户端B,查看客户端账号被踢出登录时的弹窗时间显示8月24日，时间显示错误。 2、【前置：该弹窗提示平台已经屏蔽】消息列表点击任意群聊，进入群聊对话窗提示：“XX项目升级，部分功能暂停使用，敬请谅解”。【实际结果】： 1、【前置：当前时间是2018年2月6日】账号被踢出登录时的弹窗时间显示8月24日，时间
转载
2023-12-25 11:54:07
36阅读
这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
转载
2023-11-24 21:32:32
110阅读
spark core实现了spark的基本功能：存储交互、任务调度、内存管理、错误恢复等；本片文章主要介绍与数据交互相关的核心技术点。本文目录：RDD特性及交互shuffle操作及调优RDD持久化的应用Broadcast Variables&Accumulators共享变量的优势及应用场景下篇预告 RDD特性及交互弹性分布式数据集(resilient distributed dat
转载
2023-11-13 17:32:14
66阅读
什么是内存溢出 JVM运行过程中，程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据，当程序申请的内存空间系统无法满足时，就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同，下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。OutOfMemoryError与StackOverflowError JVM内存溢出分为两种情况，OutOfMemoryError和StackOverflowError。OutO
转载
2023-10-19 19:30:04
244阅读
spark的内存按照存储位置主要分为两大块jvm堆内主要分为三部分storage 用于rdd的缓存和存储 默认占60%？，可以占用execution的空间，但是当execution空间不足的时候需要释放execution 用于reduce的shuffle阶段存放数据 默认占20%，可以占用storage的空间，涉及到shuffle的复杂性，占用时不能释放，只能等它运行结束释放other 用于用户代
