背景： 之前数据量增加，集群开始报错10000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write，后来发现是hdfs写数据超时，通过修改配置文件，集群正常。 集群运行几天后，发现又出现新的问题了，datanode经常一批批的挂掉，每次还不是一样的节点，继续查看日
OOM，即OutOfMemory，内存溢出，原因是：分配的太少；用的太多；用完没释放。内存泄漏：内存用完没有被释放。
原创
2024-10-21 13:49:39
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什么是OOM? OOM是out of memory的简称，也称内存溢出。 什么样的场景下会出现OOM?
原创
2022-05-30 11:53:02
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OOM，即OutOfMemory，内存溢出，原因是：分配的太少；用的太多；用完没释放。内存泄漏：内存
# 深入了解Spark中的内存OOM：原因与解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark因其高性能和易用性被广泛应用。然而，随着数据规模的增长，用户往往会遇到内存溢出（Out of Memory，简称OOM）的问题。本文将探讨Spark中的内存OOM问题，分析其原因，并提供解决方案和示例代码。
## 什么是内存OOM？
内存OOM是指程序在运行时尝试使用超出其可用内存的内存量，导致应
原创
2024-09-10 03:44:10
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# OOM内存溢出：如何模拟内存溢出错误
作为一名开发者，我们经常会遇到OOM内存溢出的情况。OOM（Out of Memory）指的是应用程序在申请内存时，没有足够的内存可用，导致内存分配失败，最终导致程序崩溃。在Kubernetes（K8S）环境中，我们可以通过模拟OOM内存溢出的方式来测试系统的稳定性和容错性。本文将介绍如何实现OOM内存溢出，并通过示例代码演示整个过程。
## 流程概述
原创
2024-05-28 10:54:55
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# Spark 内存 OOM（Out of Memory）问题解析及解决方案
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。然而，随着数据量的增加，在 Spark 作业中出现 OOM（内存溢出）问题的风险也随之增加。本文将探讨 Spark 中的 OOM 问题，分析其原因，提供解决方案，并附上相关代码示例以及序列图。
## 什么是 OOM？
OOM 是 Ou
原创
2024-10-23 05:04:58
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# Docker内存OOM实现流程
## 概述
本文将介绍如何在Docker中实现内存OOM（Out of Memory）的效果。OOM指的是当系统内存不足时，无法再为进程提供足够的内存空间，导致进程异常终止。通过实现这个效果，旨在帮助开发者更好地理解和处理OOM问题。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Docker镜像] --> B[设置OOM
原创
2023-09-09 05:55:56
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mmap — 内存映射文件支持内存映射（mmap）文件对象的行为既像 bytearray 又像 文件对象。 你可以在大部分接受 bytearray 的地方使用 mmap 对象；例如，你可以使用 re 模块来搜索一个内存映射文件。 你也可以通过执行 obj[index] = 97 来修改单个字节，或者通过对切片赋值来修改一个子序列: obj[i1:i2] = b'...'。 你还可以在文件的当前位置
<property> <name>mapred.child.java.opts</name> <value>-Xmx512m</value>//默认200m <description>Java opts for the task tracker child processes. The following s...
原创
2023-08-24 11:32:38
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内存溢出 OOM Spark 问题的解决方案记录
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。然而，随着数据量的不断增加，用户在使用 Spark 时可能会遇到“内存溢出”（OOM）的错误，这对于业务会产生很大的影响。这篇文章将详细记录我在解决这个问题时的过程，旨在帮助大家更高效地处理类似的情况。
## 问题背景
在一次业务数据分析项目中，我们团队需要处理的数据量达
内存泄露
简单地说就是申请了一块内存空间，使用完毕后没有释放掉。它的一般表现方式是程序运行时间越长，占用内存越多，最终用尽全部内存，整个系统崩溃。由程序申请的一块内存，且没有任何一个指针指向它，那么这块内存就泄露了。
堆内存是指程序从堆中分配的，大小任意的（内存块的大小可以在程序运行期决定），使用完后必须显示释放的内存。
应用程序一般使用malloc，real
Android采用的是Java语言编写，所以在很大程度上，Android的内存机制等同于Java的内存机制，在刚开始开发的时候，内存的限制问题会给我们带来内存溢出等严重问题。在我们不使用一些内存的时候，我们要尽量在Android或者其他平台上避免在运行其他程序时，保存必要的状态，使得一些死进程所带来的内存问题，应该尽量在关闭程序或者保存状态的时候释放掉，这样能提高系统在运行方面的流畅性。内存溢出是
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2023-06-27 19:26:33
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资料： 一、什么是OOM OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”,当JVM因为没有足够的内存来为对象分配空间并且垃圾回收器也已经没有空间可回收时，就会抛出这个error 二、为什么会OOM、出现的原因是什么 为什么会没有内存了呢？原因不外乎有两点： ① 分配的少了：
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2019-07-12 12:30:00
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# Spark中的Distinct操作与内存溢出问题
在使用Apache Spark进行大数据处理时，`distinct`操作是一个常用的功能。它可以用于去除数据集中的重复记录。但同时，使用`distinct`也可能引发内存溢出（Out Of Memory，OOM）的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供解决方案及代码示例。
## 什么是Distinct？
在Spark中，`distinct
原创
2024-09-06 06:23:02
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iOS oom内存限制是一个让很多开发者感到头痛的问题，尤其是在开发大型应用时。OOM（Out Of Memory）会导致应用崩溃，影响用户体验，进而可能导致用户流失。因此，理解并解决这个问题显得尤为重要。
### 问题背景
在现代应用开发中，尤其是移动平台如iOS，内存管理至关重要。iOS设备的内存资源有限，一旦应用程序占用的内存超出限制，便会触发OOM错误。OOM不仅会导致应用的崩溃，也可能
执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
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2023-09-22 15:23:21
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# 使用 Hadoop 执行 Spark SQL 并处理 OOM 问题的指南
在大数据处理领域，Spark 和 Hadoop 的结合已经成为一种常见的做法。今天我们将深入探讨如何在 Hadoop 环境中执行 Spark SQL，并解决运行过程中遇到的 OOM（Out of Memory）问题。本文将通过详细步骤、代码示例及图表等方式来进行讲解。
## 流程概述
首先，我们定义实现 Spark
（1）先从定义开始：Android(Java)中常见的容易引起内存泄漏的不良代码Android主要应用在嵌入式设备当中，而嵌入式设备由于一些众所周知
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2023-09-04 13:52:28
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文章大纲一、Hadoop是什么二、storm是什么三、Spark Streaming是什么四、Spark与storm比较五、参考文章
一、Hadoop是什么1. 简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。[1] 
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2023-11-21 15:33:54
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