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
转载
2023-09-21 14:13:06
35阅读
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
转载
2023-08-05 00:08:45
231阅读
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
转载
2023-09-21 11:45:39
85阅读
Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
转载
2023-12-08 10:53:33
46阅读
# 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
93阅读
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
转载
2023-11-09 06:53:24
394阅读
# 使用Spring Boot和JPA进行大量数据删除时的性能优化
在使用Java Spring Boot和JPA（Java Persistence API）进行数据处理时，删除大量数据可能会导致应用程序的垃圾收集（Garbage Collection，GC）过程变得频繁，从而影响性能。这篇文章将探讨这一问题的原因，并给出优化建议，帮助开发者有效管理数据删除操作。
## 理解垃圾收集
在Ja
Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
转载
2023-12-18 15:44:38
39阅读
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
转载
2023-10-11 21:33:19
84阅读
【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
转载
2023-08-24 11:19:18
554阅读
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
转载
2023-07-12 15:18:21
1100阅读
# 实现Java spark大量数据写入mysql
## 流程步骤
下面是实现Java Spark大量数据写入MySQL的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取大量数据源 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 将数据写入MySQL |
## 操作指南
### 步骤1：创建SparkSession
原创
2024-03-24 04:12:31
116阅读
## Spark插入大量数据入HBase的实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[创建SparkSession] --> B[读取数据]
end
subgraph 数据处理
B --> C[数据转换]
C --> D[数据分区]
end
subgraph 数据写
原创
2023-09-19 23:36:21
127阅读
两种方式为：Receiver方式，Direct直连方式。一、基于Receiver的方式（1）receiver内存溢出问题：使用kafka高层次的consumer API来实现，使用receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。因此一旦数据量暴增，很容易造成内存溢出。（2）数据丢失：并且，在默认配置下，
转载
2023-12-13 01:36:01
85阅读
# 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
77阅读
# 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，
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
转载
2024-09-11 07:37:49
33阅读
本篇大纲:(一).Generic Load/Save Functions
(二).Parquet Files
(三).ORC Files
(四).JSON Files
(五).Hive Tables
(六).JDBC To Other Databases
(七).Avro Files
(八).TroubleshootingSparkSQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作。Data
转载
2024-01-04 06:27:24
49阅读
# 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
58阅读
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
