目录Jvm调优实战常见OOM错误的场景有哪几种？场景一：场景二：场景三：场景四：场景五：Jvm调优实战OOM(Out Of Memory) 内存溢出错误
由于Java虚拟机有许多实现，本文主要阐述的是OpenJDK的HotSpot虚拟机，JDK版本是8。常见OOM错误的场景有哪几种？场景一：Java堆溢出，即JVM的内存区域堆空间不足引起的错误。报错信息：
“java.lang.OutOfMemo
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2023-07-17 12:12:00
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内存溢出问题
在Spark中使用hql方法执行hive语句时，由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用Cglib等进行序列化反序列化，中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多，如果配置不当，可能引起类似于如下的OOM问题：
Exception in thread "Thread-2" j
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2024-05-26 17:08:47
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《深入理解 Java 虚拟机》学习 -- Java 内存模型1. 区别这里要和 JVM 内存模型区分开来：JVM 内存模型是指 JVM 内存分区Java 内存模型（JMM）是指一种虚拟机规范2. 目的缓存一致性在硬件中，为了解决处理器与内存的速度矛盾，在两者之间使用了高速缓存，但也引入了新的问题：缓存一致性。在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存。当多个处理器的运算
前两年吃鸡大火的时候，市场上内存条可谓是供不应求，价格也是水涨船高。但是很多小伙伴并不知道内存在游戏中到底发挥着什么样的作用，今天帅雷雷就要为你们揭开内存的真面目！ 内存的作用内存简单来讲，就是一个中转站，内存主要作用是存放各种输入、输出数据和中间计算结果，以及与外部存储器交换信息时作缓冲用。内存负责连接CPU和硬盘，在他俩中间跑腿、传递消息。其他硬件配置相同的情况下，内存越大，CPU在内存中
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2024-04-21 14:36:47
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在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver(就是单个，好配置) 和 Executor 两种 JVM 进程，本文重点分析Executor的内存分配。分清Jvm内存模型 和 Jvm运行时内存区域划分！！！1.堆内和堆外内存规划先看图理解一下堆内与堆外的内存：堆内是线程共享的，堆外是进程共享的。堆内内存(JVM中的堆内存)(Driver + Executor) &n
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2023-09-30 14:57:53
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# Spark ShuffleMapTask 内存不足问题解析
在大数据处理的场景中，Apache Spark 提供了高效的数据处理能力。然而，在进行 Shuffle 操作时，系统内存不足仍然是一个常见的问题。本文将重点讨论 Spark ShuffleMapTask 内存不足的原因、解决方案，最后提供代码示例，以帮助大家更好地理解并应对这个问题。
## 一、ShuffleMapTask 概述
原创
2024-09-06 05:26:19
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# 如何解决JVM内存不足问题
## 简介
在Java开发中，由于应用程序运行在Java虚拟机（JVM）中，可能会出现JVM内存不足的情况。当JVM的堆内存（Heap）或者非堆内存（Non-Heap）不足时，会导致应用程序出现内存溢出（OutOfMemoryError）的错误。本文将介绍如何解决JVM内存不足问题，包括分析问题、调整JVM参数、优化应用程序等方面。
## 解决步骤概述
以下是解
原创
2024-05-17 13:41:02
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# Java启用JVM内存不足的解决方案
在Java应用程序的运行中，JVM（Java虚拟机）内存管理是一个至关重要的方面。许多开发者在运行 Java 程序时可能会遇到“内存不足”的错误。本文旨在分析该问题的原因，了解如何优化 JVM 的内存配置，进而提高应用程序的性能。
## 一、JVM内存结构
在深入解决方案之前，我们首先要了解JVM的内存结构。Java的内存区域主要可以分为以下几部分：
1、java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
原因：数据量太大，内存不够
解决方案：(1)增大spark.executor.memory的值，减小spark.executor.cores
(2)减少输入数据量，将原来的数据量分几次任务完成，每次读取其中一部分
2、ERROR An error occurred
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2023-09-20 09:50:46
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1、spark thriftserver报以下错误，其他诸如hive/sparksql等方式均正常ERROR ActorSystemImpl: Uncaught fatal error from thread [sparkDriverActorSystem-akka.actor.default-dispatcher-379] shutting down ActorSystem [sparkDriv
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2023-09-03 16:41:15
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问题导读1、当前集群的可用资源不能满足应用程序的需求，怎么解决？2、内存里堆的东西太多了，有什么好办法吗？1、WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito ensure that workers are registered and have sufficien
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2024-01-28 00:00:43
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记录排错历程 问题简介：根据尚硅谷数仓4.0学习集群运行了一段时间，可以正常使用spark运行，出现阶段运行情况的红色框，但是不知道为什么突然有一次，返回30041code，无法运行创建spark session。第一种情况：多尝试运行几次 刚开始是觉得集群内存不足，因为我的集群三台机器都是
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2023-10-14 01:44:02
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在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。
1.合理设置微批处理时间
在SparkSreaming流式处理中，合理的设置微批处理时间(batchDuration)是非常有必要的。
一、reduce缓冲机制如下，我们知道shuffle的map端task是不断输出数据的，数据量可能是很大的。 但是其实reduce端的task，并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后再去拉取的。map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，立即进行后面的聚合、算子函数的应用。每次reduece能够拉取多少数据，就由缓冲buffer来决定。因为拉取过来的
MyEclipse内存不足谈谈JVM内存
原创
2023-07-09 07:13:14
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http://www.javatang.com/archives/2007/12/03/1653250.html
原创
2023-04-14 14:35:01
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内存相对于电脑来说是一个相当重要的部件，内存可以说是相当于CPU的“工作室”，因为PC所有运行的程序都是在内存中运行，它决定了多少、多大的程序能即时运行，如若执行程序过大或者过多就会导致内存不足，从而引起电脑卡顿，那这时候我们应该怎么办呢？ 内存相对于电脑相当重要 电脑内存对电脑性能发挥有着极其重要的作用，所以当计算机内存不足时会严重影响我们的使用体验，这个时候我们需要先来认识下什么是内
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2024-07-18 21:46:41
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JVM | 内存溢出和解决方案1. 导致内存溢出的原因1-1. metaspace空间内存溢出1-1-1. metaspace内存溢出的原因1-1-2. 代码模拟metaspace内存溢出1-2. 栈内存溢出1-2-1. 栈内存大小分配1-2-2. 代码模拟栈内存溢出1-3. 堆内存溢出1-3-1. 什么时候会发生堆内存的溢出1-3-2. 代码模拟堆内存溢出2. 生产环境真实的OOM问题2-1.
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2023-12-08 17:18:11
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由MyEclipse内存不足谈谈JVM内存 归档在: JavaPlateform, Tools — Jet @ 3:16 下午 Tags: eclipse, jvm, myeclipse, 堆
原创
2023-06-15 10:35:01
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spark调优是需要根据业务需要调整的，并不是说某个设置是一成不变的，就比如机器学习一样，是在不断的调试中找出当前业务下更优的调优配置。下面零碎的总结了一些我的调优笔记。 spark 存储的时候存在严重的分配不均的现象，有几台机器在过渡使用， 有几台机器却很少被使用，有几台机器缓存了几十个上百个RDD blocks 有的机器一个RDD blocks 都没有，这样存储有RDD bloc
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2024-05-10 15:39:07
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