每一次放对象的时候，都是放入eden区域，和其中一个survivor区域；另外一个survivor区域是空闲的。 当eden区域和一个survivor区域放满了以后（spark运行过程中，产生的对象实在太多了），就会触发minor gc，小型垃圾回收。把不再使用的对象，从内存中清空，给后面新创建的对象腾出来点儿地方。 清理掉了不再使用的对象之后，那么也会将存活下来的对象（还要继续使用的），放入之前
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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RDD优化：1、RDD持久化 即将RDD产生的数据保存在内存中 rdd.cache rdd.persist 遇到action算子 才会正是生效 进行缓存RDD缓存机制：缓存数据到内存或者磁盘 提升性能 前面步骤很复杂额时候，需要计算时 ，会从头计算 ，可以缓存中间结果 在计算时直接从缓存中拿 不需要从头计算，提高效率缓存策略：内存（默认）还是磁盘 或者两个都缓存 MEMORY_ONLY 直接存储到
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2023-10-11 08:41:26
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本课主题 JVM 內存使用架构剖析Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变，Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制，如果你不
# 如何解决 Spark YARN 资源不足的问题
在大数据的处理和分析中，Apache Spark 和 YARN 是两种非常重要的组件。然而，当我们的 Spark 应用在 YARN 上运行时，可能会遇到“资源不足”的问题。本文将涵盖如何解决这一问题的整个流程，并提供详细的代码示例供您参考。
## 整体流程
以下是解决 Spark YARN 资源不足问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 03:40:57
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Spark关键词：spark计算引擎，资源调度(申请资源)，任务调度(执行task)累加器，广播变量。spark计算引擎，资源调度(申请资源)，任务调度(执行task)注：此此流程使用 yarn-client 模式1-7 为资源调度(申请资源)
1在本地启动Driver程序
2.向RM申请启动AM
3. AM随机分配一个节点启动AM
4.启动AM
5.AM向RM申请启动Executor
6.AM
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2024-10-11 10:37:23
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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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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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## Python CPU内存不足的原因及解决方法
### 引言
在使用Python编写程序时，我们时常会遇到CPU内存不足的问题。这个问题通常出现在我们处理大量数据、进行复杂计算或使用大型模型时。本文将讨论Python中CPU内存不足的原因，并提供一些解决方法。
### CPU内存不足的原因
#### 原因一：数据量过大
当我们处理大量数据时，往往会占用大量的内存。如果数据量超过了计算
原创
2023-12-21 06:05:22
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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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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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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
400阅读
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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任务运行状态监控
任务运行时的状态信息主要包括任务名、任务状态、当前占用CPU的比率、任务优先级等。VxWorks的Spy工具利用辅助时钟的中断服务程序，在指定的统计周期内，统计应用任务、Interrupt、Kernel、Idle状态等所获得的ticks总数，以此分别统计它们的CPU占用率。VxWorks的spyLib函数库提供了对任务名、ID、优先级等任务属性信息以及CPU空闲率信息进行监控的
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2023-06-30 21:20:48
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# PyTorch 训练中遇到的 CPU 内存不足问题
训练深度学习模型时，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时，CPU内存不足的问题时常出现。本文将探讨其原因，并给出解决方案的示例代码，帮助读者有效管理内存。
## 原因分析
在使用 PyTorch 进行模型训练时，内存不足的主要原因包括：
1. **数据集过大**：一次性加载整个数据集到内存中。
2. **模型参数过多**：模型的复杂性导
# Spark 跑 CPU：如何优化 Spark 应用以充分利用 CPU 资源
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它允许用户在大规模数据集上进行快速的迭代式计算。然而，Spark 的默认配置可能没有充分利用 CPU 资源，导致性能不佳。本文将介绍如何优化 Spark 应用，以充分利用 CPU 资源，提高计算效率。
## 为什么需要优化 Spark 应用的 CPU 使用
S
原创
2024-07-21 09:55:12
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在处理 Apache Spark 增加 CPU 的问题时，我们需要制定一系列完善的策略和程序，以确保系统的高可用性、稳定性以及数据的安全性。以下是我们对解决这一问题的详细记录，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
## 备份策略
在备份策略中，我们将利用系统的自动化工具来确保数据的完整性和可恢复性。以下是备份流程的展示：
```mermaid
flowchart
# Spark调节CPU教程
## 步骤概述
在调节Spark的CPU之前，我们需要先了解整个流程。下面是实现“Spark调节CPU”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 设置Spark配置参数 |
| 2. | 启动Spark应用程序 |
| 3. | 监控Spark应用程序的CPU使用情况 |
| 4. | 根据监控结果调节CPU资源分配 |
原创
2024-02-25 04:18:48
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