简介最近，我们系统配置了GC耗时的监控，但配置上之后，系统会偶尔出现GC耗时大于1s的报警，排查花了一些力气，故在这里分享下。发现问题我们系统分多个环境部署，出现GC长耗时的是俄罗斯环境，其它环境没有这个问题，这里比较奇怪的是，俄罗斯环境是流量最低的一个环境，而且大多数GC长耗时发生在深夜。发现报警后，我立马查看了GC日志，如下： 日志中出现了to-space exhausted，经过
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2023-12-18 19:27:09
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文章目录1. 减少批数据的执行时间2. 设置合理的批容量3. 内存调优 1. 减少批数据的执行时间在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间：① 数据接收的并行水平 通过网络（如Kafka，Flume，Socket等）接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈，就要考虑并行地接收数据。注意，每个输入DStream创建一个Receiver（运行在Worker机
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2024-01-03 11:03:18
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[size=large]按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略——Parallel GC和CMS GC。前者注重更高的吞吐量，而后者则注重更低的延迟。两者似乎是鱼和熊掌，不能兼得。在实际应用中，我们只能根据应用对性能瓶颈的侧重性，来选取合适的垃圾收集器。例如，当我们运行需要有实时响应的场景的应用时，我们一般选用CMS GC，而运行一些离线分析
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2023-08-26 11:54:42
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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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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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【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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# 如何实现 Hive Server GC 超时
在大数据环境中，我们经常需要优化性能和管理资源，特别是 Hive Server 的内存管理和垃圾回收过程。本文将一步一步教你如何实现 Hive Server 的 GC 超时设置，帮助你提升整个应用的稳定性和性能。
## 流程概述
以下是实现 Hive Server GC 超时的步骤概述：
| 步骤 | 描述
今天讲一下spark的基本概念：想要了解spark，首先要了解sparkRDD（弹性分布式数据集）。spark应用程序通过使用spark的转换API可以将RDD封装为一系列具有血缘关系的RDD，也就是DAG。只有通过spark的动作API才会将RDD及其DAG提交到DAGScheduler。RDD负责从数据源迭代读取数据。这样讲可能有点不太明白，就好比RDD是一个装载数据得容器，我们从数据源读取到
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2023-12-06 15:59:38
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# 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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客户端超时设置对整个系统的稳定性以及敏感性至关重要，一旦没有超时设置或超时时间设置过长，服务器端的长时间卡顿必然会引起客户端阻塞等待，进而影响上层应用。好在HBase提供了多个客户端参数设置超时，主要包括 hbase.rpc.timeout / hbase.client.operation.timeout/ hbase.client.scanner.timeout.period一 hbase.rp
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2023-08-29 22:01:19
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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
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2024-01-04 06:27:24
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当使用Apache Spark进行大数据处理时，可能会遇到垃圾回收（GC）时间过长的问题，这通常会导致性能下降。这篇文章将详细阐述“Spark GC发生的原因”，并从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南、生态扩展等多个方面进行深入解析。
## 环境准备
首先，确保您的开发环境已准备就绪。以下是我们需要的基本依赖项及其安装指南。
### 依赖安装指南
在不同平台上安装JDK、Sp
# 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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# 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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# 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
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。
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flowchart TD
A[环境配置] --
# 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
