前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、
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2024-10-26 19:58:32
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前言
Spark 的内存管理是内存分布式引擎中的一个重要角色，了解内存管理机制和原理，才能更好地做优化。
内容
1、静态内存管理（Spark 1.6.x版本前的策略）
静态内存管理图示——堆内
Unroll 的源码参考：https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.6/core/src/main/scala/org/apache/spark/
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2020-12-01 17:44:00
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# 如何增加Spark Executor的堆内存
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要对Apache Spark进行调优，以提高作业的性能。其中一个重要的调优点是增加Spark Executor的堆内存，以便能够处理更大规模的数据。
在本文中，我将向你介绍如何实现增加Spark Executor的堆内存。首先，我们来整理一下整个流程，并使用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-12-21 04:36:31
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堆内和堆外内存规划1.堆内内存：由-executor-memory配置，executor内所有并发任务共享将对象转换为二进制字节流，本质上可以理解为将非连续空间的链式存储转化为连续空间或块存储2.堆外内存：由spark.memory.offHeap.size配置，优化内存的使用，提高shuffle时排序效率，存储经过序列化的二进制数据，默认关闭3.内存管理接口：MemoryManager（静态内存
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2024-04-08 09:56:55
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一、Spark调优概述
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1.Spark调优分类
a.常规性能调优：分配资源、并行度。。。等
b.JVM调优（Java虚拟机）：JVM相关的参数，通常情况下，如果你的硬件配置、基础的JVM的配置，都ok的话，JVM通常不会造成太严重的性能问题；
反而更
前言Spark 的内存管理是内存分布式引擎中的一个重要角色，了解内存管理机制和原理，才能
原创
2022-11-03 14:49:31
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一 .简介spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以互相抢占。所以从spark 1.6以后，spark提供两种内存分配模式，即：静态内存管理和统一内存管理（有的地方也称动态内存管理）。在上一篇文章末尾，我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性： （1） 没有适用于所有应用的默认配置，通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置。比如根据任务的执行逻辑，调
之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Ex
在使用 Apache Spark 处理大规模数据集时，偶尔会遇到“spark executor出现OOM内存溢出”这个问题。OOM（Out Of Memory）错误通常会导致作业失败，因此需要迅速定位问题并做出相应的解决。
## 问题背景
在我们的数据处理任务中，使用 Spark 进行数据分析是一种常见的做法。但在某些情况下，Spark 的 executor 可能会因为内存不足而出现 OOM
## Spark 设置 Executor 内存大小
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，合理设置 Executor 内存大小是非常重要的。Executor 是 Spark 中负责执行任务的工作节点，它负责处理分布式计算任务，并保存计算结果。
Executor 的内存大小直接影响到 Spark 应用的性能和稳定性。如果 Executor 的内存设置过小，可能导致内存溢出，任务
原创
2023-12-02 12:58:05
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我们又都知道，Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。 那么
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2024-10-26 19:46:05
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，许多用户可能会遇到“Spark executor的内存都耗在哪里”的问题。这种情况通常表现为应用性能下降、执行任务失败或资源分配不当等。在这篇博文中，我们将对这一问题进行深入的分析和解决方案探讨。
### 问题背景
在某个大型数据处理项目中，用户需要对数TB的数据进行清洗和转换。他们的Spark应用使用了标准的配置，想要以较快的速度完成数据处理。
1、spark概述1、什么是spark基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是spark仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。2、为什么学习spark比mapreduce计算速度快很多。3、spark特点1、速度快比mapreduce在内存中快100x，在磁盘中快10x1、由于mapreduce每次job的中间结果数据都会落地到磁盘中，而spark每次中间结果数据可以不落地（可以保存在
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2023-11-24 22:42:29
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Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
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Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。然而在机器学习领域，RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性，可以很好的解决迭代的问题，然而RDD的不可变性，却
背景最近发现集群主节点总有进程宕机，定位了大半天才找到原因，分享一下排查过程查询hiveserver2和namenode日志，都是正常的，突然日志就不记录了，直到我重启之后又恢复工作了。排查各种日志都是正常的，直到查看Grafana，发现内存满了 在这个节点下已无内存资源可用，在服务宕掉的节点内存使用突然下降，猜测是linux内核的杰作，故查询系统日志grep "Out of memory" /v
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2024-06-27 08:28:38
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Spark Streaming遇到问题分析1、Spark2.0之后搞了个Structured Streaming2、Spark的Job与Streaming的Job有区别及Streaming Job并发控制：先看看Spark Streaming 的 JobSet, Job，与 Spark Core 的 Job, Stage, TaskSet, Task 这几个概念。[Spark Streaming]
简介Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况map执行中内存溢出shuffle后内存溢出map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作。包括：flatMap，filter，mapPatitions等。
shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，repartition等操作。
后面先总结一下我对Spark内存模型的理解，再总结各种OOM的情况相对应的解决
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2024-07-25 16:40:49
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# 优化Spark应用的Driver内存和Executor数量与内存设置方案
在Spark应用程序中，合理设置Driver内存和Executor数量与内存是非常重要的，这将直接影响到应用程序的性能和稳定性。本文将介绍如何确定Spark应用的Driver内存和Executor数量与内存的最佳设置方案，并提供相应的代码示例来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有一个需求，需要对一个大型
原创
2024-04-12 06:10:12
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在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
