基于spark学习一的补充spark是什么Hadoop的MapReduce框架类似，都是进行海量数据的处理，并行计算核心RDD数据存储在内存中，分区存储（partition）RDD之间是有依赖的 宽依赖：产生shuffle,数据会存储在磁盘中 窄依赖：不会产生shuffle这里所讲的shuffle和我们的MapReduce的shuffle过程，前面的Task数据将会被打乱，在分发给下一个stage
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2023-09-21 14:13:06
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在处理大规模数据时，Spark 可以帮助我们快速处理和分析数据。但由于数据量大、计算复杂度高，使用 Spark 时也容易遇到一些问题。以下是我在使用 Spark 处理大规模数据时遇到的一些踩坑经验和解决方案。1. 内存溢出由于 Spark 会将数据缓存在内存中进行计算，因此处理大规模数据时很容易出现内存溢出的问题。对此，可以通过以下方法解决：提高 Driver 和 Executor 的内存限制，以
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2023-08-05 00:08:45
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# 实现Spark GC的流程
## 一、整体流程
首先，我们来了解一下实现Spark GC的整体流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 设置Spark的垃圾回收策略 |
| 第二步 | 创建RDD（弹性分布式数据集） |
| 第三步 | 执行一系列的转换操作 |
| 第四步 | 缓存RDD |
| 第五步 | 执行actio
原创
2023-10-20 17:17:35
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Spark作业性能调优总结前段时间在集群上运行Spark作业，但是发现作业运行到某个stage之后就卡住了，之后也不再有日志输出。于是开始着手对作业进行调优，下面是遇到的问题和解决过程：运行时错误Out Of Memory: Java heap space / GC overhead limit exceeded使用yarn logs -applicationId=appliation_xxx_x
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2023-11-09 06:53:24
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【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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一、概述垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”，它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言，经过半个多世纪，目前已经十分成熟了。jvm 中，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是随线程而生随线程而灭，栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作，实现了自动的内存清理，因此，我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中，在程序运行期间，这部分内存的分配和使
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2023-10-11 21:33:19
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Apache Spark由于其出色的性能、简单的接口和丰富的分析和计算库而获得了广泛的行业应用。与大数据生态系统中的许多项目一样，Spark在Java虚拟机(JVM)上运行。因为Spark可以在内存中存储大量数据，因此它主要依赖于Java的内存管理和垃圾收集(GC)。但是现在，了解Java的GC选项和参数的用户可以调优他们的Spark应用程序的最佳性能。本文描述了如何为Spark配置JVM的垃圾收
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2023-07-12 15:18:21
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JVM 的调优首要任务就是缩短GC 时stop working 的时间。下面是GC分析、调优的一般思路。发现分析的过程：用户、运维反映、XX页面卡顿->前端人员分析页面代码没问题。->继续分析XX数据接口相应的时间太长->反映给后台开发->后台开发本地测试-> 相应时间正常-> 测试线上的接口-> 相应时间过长-> 分析一般系统日志->发现SQ
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2023-09-21 11:45:39
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随着人们逐渐认识到 “大数据”的价值，互联网、电商到金融业、政企等各行业开始处理海量数据。如何低成本、敏捷高效地搭建大数据处理平台，成为影响大数据创新效率的关键。为了让用户以最简便地方式享用阿里云全球资源，在云端构建敏捷弹性、高可靠和高性价比的大数据平台，近日，阿里云在成都云栖大会上发布了一款Hadoop/Spark场景专用的ECS存储优化型实例D1规格族，单实例提供最高56核CPU，224GB内
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2024-09-11 07:37:49
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# Spark GC 配置详解
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一种流行的分布式计算框架。然而，随着数据量的不断增加以及计算任务的增多，许多工程师会遇到内存管理和垃圾回收（GC）的问题。本文将深入探讨 Spark 的 GC 配置，包括如何优化内存使用和调整 GC 参数，以实现更高效的计算。我们将通过代码示例和类图帮助您更好地理解这一主题。
## 什么是垃圾回收？
垃圾回收是
# 了解Spark任务中的垃圾回收（GC）
在Spark应用程序中，垃圾回收（Garbage Collection，GC）是一项非常重要的操作。当我们执行Spark任务时，内存管理和垃圾回收对于确保应用程序的性能和稳定性至关重要。本文将介绍Spark任务中的垃圾回收机制，以及如何优化和监控GC的过程。
## 什么是垃圾回收（GC）？
垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于回收不再被使用的内存。
原创
2024-06-07 06:17:24
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前言，线上的是一台java服务，启动参数如下所示：-Xmx5g -Xms5g -Xmn3g -Xss256k -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m -X
# Spark中频繁GC的探讨与优化
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，频繁的垃圾回收（Garbage Collection，GC）不仅会影响作业的运行效率，还可能导致应用程序的性能瓶颈。因此，了解Spark的内存管理机制以及如何优化GC行为是每个大数据开发者的必修课。
## 1. 什么是垃圾回收（GC）
垃圾回收是自动内存管理的一部分，它的主要任务是清理不再被引用的对象，
# 深入理解 Spark GC 日志
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的工具。然而，在大规模数据处理时，内存管理显得尤为重要。垃圾收集（Garbage Collection，GC）是内存管理中的一个关键概念。了解 Spark 的 GC 日志，可以帮助我们优化性能，避免应用程序的性能瓶颈。
## 什么是 Garbage Collection？
垃圾收集是 JVM 中的一项自
原创
2024-10-17 13:31:43
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在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，一个常见而重要的问题是垃圾回收（GC）时间的优化。长时间的GC可能显著影响Spark作业的性能，因此了解如何有效地管理和减少GC时间是至关重要的。以下是我整理的解决“Spark GC时间”问题的完整过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --
# 了解GC时间对Spark性能的影响
## 介绍
在大数据处理中，Apache Spark已经成为一个非常受欢迎的框架。然而，为了保持高性能，我们需要了解垃圾回收（GC）时间对Spark的影响。
## 什么是GC时间？
GC时间是指Java虚拟机中用于回收不再使用的内存的时间。当GC发生时，Java虚拟机会暂停应用程序的执行，进行内存回收。这个过程可能会导致性能下降，因此我们需要注意GC时间
原创
2024-02-21 06:31:23
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# 深入了解 Spark 中的延迟 GC
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和机器学习任务。在处理大量数据时，内存管理至关重要。特别是垃圾回收（GC）机制，它经常影响性能。本篇文章将重点探讨 Spark 中的延迟 GC 及其影响。
## 什么是延迟 GC？
在 Java 和 Scala 等基于 JVM 的环境中，垃圾回收负责回收不再需要的对象，释放内存
原创
2024-11-02 06:07:11
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# 掌握 Spark GC 时间：一个科普之旅
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和实时数据分析。在运行 Spark 作业时，用户常常会遇到垃圾回收（GC）时间的问题。理解和优化 Spark 的 GC 时间，能够显著提升作业的性能和响应速度。本文将结合代码示例，通过深入浅出的探讨，帮助您掌握 Spark GC 时间的概念和优化策略。
## 什么是垃圾回收
原创
2024-10-13 05:37:52
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1、什么是GC垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”，回收没用的对象以释放空间。 GC 主要回收的是虚拟机堆内存的空间，因为new 的对象主要是在堆内存。 2、频繁GC的影响及优化方法（1）频繁的GC影响task运行期间动态创建的对象使用的Jvm堆内存的情况当给spark任务分配的内存少了，会频繁发生minor gc(年轻代gc
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2023-05-31 13:13:48
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Spark发生垃圾回收的原理：GC：garbage collector 垃圾回收executor是JVM中的服务进程。Spark任务运行的时候就是不断的在executor中创建对象。若JVM存不下对象了，就会触发GC（把不需要的对象清除）。 若内存中数据量较大，则可能会很频繁的发生GC，而GC本身很耗费性能，对Spark作业性能影响很大。 同时若数据量很大，那么GC一个涉及的数据量也很大，同样
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2023-11-24 09:26:12
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