# 如何配置 Spark Driver 的 GC（垃圾回收）设置
作为一名新入行的小白，理解如何配置 Spark 应用程序的 Driver GC 设置是很重要的。正确的 GC 配置可以提高应用程序的性能，减少因内存管理造成的延迟。在本篇文章中，我将为你详细讲解配置 Spark Driver GC 的过程。
## 1. 了解 GC 的概念
GC（Garbage Collection）是自动管理
详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(可以是Spark Stand
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2023-10-31 22:51:51
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一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？1.driver & executor浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度t
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2024-05-28 22:26:01
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1．驱动器节点(Driver)Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建 RDD，以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行。如果你是用spark shell，那么当你启动 Spark shell的时候，系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序，就是在Spark shell 中预加载的一个叫作 sc 的 SparkC
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2023-10-05 16:15:33
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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
# Spark Driver 配置分配指南
作为一名程序员，掌握 Apache Spark 的配置分配对于开发性能高效、稳定的分布式应用程序是非常重要的。本文将指导您如何实现 Spark Driver 的配置分配，从基本的流程开始，再到每一步的详细解析和代码示例。
## 流程概述
在我们进入详细步骤之前，首先来看一下整个 Spark Driver 配置分配的流程：
| 步骤 | 动作
摘要：对于Spark用户而言，借助Volcano提供的批量调度、细粒度资源管理等功能，可以更便捷的从Hadoop迁移到Kubernetes，同时大幅提升大规模数据分析业务的性能。
2022年6月16日，Apache Spark 3.3版本正式发布，其中《Support Customized Kubernetes Schedulers》作为Spark 3.3版本的重点（Highlight）特
# Spark GC 参数配置指南
在大数据处理领域，Apache Spark由于其高效的数据处理能力被广泛应用。然而，正确配置Spark的GC（垃圾回收）参数是提升性能和稳定性的关键之一。本文将介绍一些常用的Spark GC参数配置，并给出代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些配置。
## 什么是 GC？
GC（Garbage Collection）是Java中的一项机制，用于自动管理内存
# Kyuubi Spark Driver内存配置指南
在大数据处理的领域，Spark是一个无可替代的工具，而Kyuubi是一个可扩展的Spark SQL服务，为我们提供了一个更方便的查询接口。然而，对于新手开发者而言，如何配置Kyuubi中的Spark Driver内存是一个比较棘手的问题。本文将为你详细介绍Kyuubi Spark Driver内存配置的流程，确保你能够轻松解决这个问题。
原创
2024-10-05 06:32:46
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简介: 当一个Spark应用提交到集群上运行时,应用架构包含了两个部分Driver Program（资源申请和调度Job执行）Executors（运行Job中Task任务和缓存数据），两个都是JVM Process进程1: Driver程序运行的位置可以通过–deploy-mode 来指定:明确: Driver指的是The process running the main() function o
向spark集群（standalone）提交作业,我们通常用如下命令./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
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2024-08-14 19:51:35
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一、内存模型spark运行使用内存主要包含driver和executor，通过driver-memory和executor-memory进行设置，通过运行机制得知，driver负责提交注册，接受executor反向注册，stage划分和task任务分发等工作，默认内存大小为1G，在使用collect算子时，需要注意oom，因为collect算子将数据拉取到driver，spark的主要作业发生在e
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2023-08-04 10:23:42
807阅读
一、Spark运行原理Spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动（参见 client和cluster的区别）。Driver进程最开始会向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，比如YARN资源管
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2023-12-14 18:57:44
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最近使用Openfire和Spark做一个即时通讯客户端，想着自己能够做一个群聊的插件，所以需要自己去搭建环境，下面记录一下步骤以及遇到错误的解决办法（官网有点坑）。准备工作 Sparkplug Kit下载：
sparkplug_kit_2_0_7.zip
Sparkplug Kit文档：Development Guide官方demo 插件Jar：examples.jar这个jar解
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2023-11-05 10:45:49
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# Spark Driver 堆外内存配置指南
在现代大数据处理架构中，Apache Spark 是一个极为重要的工具。为了提升 Spark 程序的性能，合理配置堆外内存（Off-Heap Memory）显得尤为重要。本文将详细指导你如何配置 Spark Driver 的堆外内存，让我们一步步来完成这一任务。
## 流程概述
配置 Spark Driver 堆外内存主要分为以下几个步骤：
静态内存管理在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如图 2 所示：可以看到，可用的堆内内存的大小需要按照下面的方式计算： 可用堆内内存空间：可用的存储内存 = systemMaxMemory * spark.storage.memoryFraction * spar
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2023-09-18 04:49:56
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# Spark Driver内存大小配置的指南
在使用Apache Spark进行大数据处理时，适当配置Spark Driver的内存大小是确保应用程序高效运行的关键因素之一。本文将为新手开发者提供一个系统化的步骤指南，帮助你了解如何配置Spark Driver内存大小。
## 1. 流程概述
下面是配置Spark Driver内存的基本步骤。我们将使用表格呈现这些步骤，以确保清晰明了。
原创
2024-09-19 08:25:56
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问题描述在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数：SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spar
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2023-08-25 17:11:07
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一、本文深入探讨了Spark运行参数的配置，特别强调了根据数据量进行配置的重要性，并提供了具体的配置建议和案例分析。二、Spark运行参数简介Spark的参数主要分为两大类：应用程序级别的参数和集群级别的参数。应用程序级别的参数主要影响单个Spark作业的行为，而集群级别的参数则影响整个Spark集群的资源分配。三、根据数据量进行配置数据量与资源配置的关系 当处理的数据量增大时，Spark应用程序
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2024-06-10 07:29:40
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为了规划和执行分布式计算，使用job概念，使用Stages和Tasks，跨工作节点执行。 Spark由driver组成，在一组工作节点上协调执行。它还负责跟踪所有工作节点，以及节点上执行的工作。Driver：包含应用程序和主程序。Executor：工作节点上运行的进程。Inside the executor, the individual tasks or computations are run
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2023-11-28 02:56:58
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