spark任务在调试过程中，OOM是非常讨厌的一种情况。本文针对Heap OOM的情况先做一定分析，告诉大家如何调参。1.Heap OOM的现象如果在Spark UI或者在spark.log中看到如下日志：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: java heap spac
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2024-03-11 10:40:12
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今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运
Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apach
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2024-08-02 08:53:45
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Spark MemoryManager1.MemoryManager接口1.1.概述在Spark中，MemoryManager接口定义了Storage内存和Execution内存统一管理分配的公共方法。包括堆内以及堆外内存。1.2.相关成员 // 堆内Storage内存池 至于堆内内存onHeapStorageMemory和onHeapExecutionMemory这两个参数的大小值，与其具体
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2024-03-11 15:13:38
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继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后，我们继续来看第二阶段--Stage划分。 Stage划分的大体流程如下图所示： 前面提到，对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。那么我
在Linux系统中，驱动程序是一个非常重要的部分，它负责与硬件设备进行通信并向操作系统提供必要的功能。对于一些特定的硬件设备，有时候需要编写自定义的驱动程序来实现特定的功能，其中涉及到了许多操作系统底层的知识和技术。本文将重点讨论在Linux系统中编写驱动程序来实现文件写操作的相关内容。
在Linux系统中，文件系统是一个非常重要的组成部分，驱动程序通常需要与文件系统进行交互来实现文件的读写操作
原创
2024-04-11 11:07:18
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问题：1，一台服务器上，同时运行4个MapTask任务，即当前服务器会有4个溢写缓冲区，即一个MapTask会开启一个溢写缓冲区2，Spill过程不一定会发生，当此MapTask输出的数量很小时，小于（默认100Mb*0.8）3，Merge过程不一定会发生:a，Spill过程没有发生；b,Spill过程发生了，但只生成了一个Spill文件，没必要合成4，溢写缓冲区实际上是一个对象blockingB
原创
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2023-01-09 09:03:19
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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
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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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# Hadoop优化：溢写文件的Merge次数
## 引言
Hadoop是一个高性能、可靠性很高的分布式运算框架，常用于大规模数据处理。然而，由于Hadoop的底层实现机制，会产生大量的小文件，这会占用大量的磁盘空间，同时也会降低Hadoop集群的性能。因此，我们需要对Hadoop进行优化，以减少溢写文件的Merge次数，从而提升整体性能。
## 优化流程
下面是实现“Hadoop优化：溢
原创
2023-12-27 05:43:28
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1、Map函数：通过函数传递源的每个元素，并形成新的分布式数据集。%spark
#并行化集合生成RDD
var data = sc.parallelize(List(10,20,30))
%输出结果
data.collect
%应用map函数并传递表达式
var mapFunc = data.map(x => x+10)
mapFunc.collect输出：Array[Int] = Arra
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2024-05-08 09:37:38
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有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原
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2024-08-06 13:14:56
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# Hadoop中的溢写实现流程
## 1. 溢写的概念和目的
在Hadoop中，当处理大规模数据时，为了提高性能和效率，经常会将数据存储在磁盘上而不是内存中。溢写是Hadoop中一种将数据从内存写入磁盘的操作，主要用于处理内存容量不足的情况。通过将数据写入磁盘，可以释放内存空间，保证程序继续正常运行。
## 2. 溢写实现的步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-11-03 12:48:00
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[toc]需求有下面的数据：cookieId time url
2 12:12:34 2_hao123
3 09:10:34 3_baidu
1 15:02:41 1_google
3 22:11:34 3_sougou
1 19:10:34 1_baidu
2 15:02:41 2_google
1 12:12:34
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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# 深入理解 Driver Spark： Apache Spark 的核心组件
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。其中，Driver 是 Spark 的核心组件之一，负责控制和管理 Spark 应用程序的执行。在本文中，我们将深入探讨 Driver Spark 的角色、功能以及其工作原理，并通过代码示例帮助读者理解这一组件。
## Driver
Spark核心组件 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务(task)；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况； ExecutorSpark Executor节点是一个JVM进程，负责
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2023-07-11 10:27:30
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# Spark Driver中的文件路径实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Spark Driver中实现文件路径。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
在Spark中，Driver是执行Spark应用程序的主要组件之一。当我们需要在Driver中使用文件路径时，我们需要遵循以下步骤：
1. 创建SparkSession对象：首先，我们需
原创
2024-02-14 08:41:18
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# Spark从Driver端读取文件的流程
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛用于分布式计算。而在处理数据时，尤其是从文件系统中读取数据，理解从 Driver 端读取文件的机制尤为重要。本文将通过一个代码示例和流程图来简要阐述 Spark 从 Driver 端读取文件的过程。
## Spark的基本概念
在Spark中，Driver是负责协调Spark应用程序，并且
原创
2024-08-20 07:20:57
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当我们在处理大规模数据时，Apache Spark 通常是我们最喜欢的工具之一。而在使用 Spark 的过程中，许多开发者会遇到一个问题，即如何在 Spark 的 Driver 端读取文件？本文将详细介绍这个问题的背景、出现的错误现象、根因分析及其解决方案，以及如何进行验证和预防优化，帮助你快速掌握这个问题的解决方案。
## 问题背景
在大数据处理的场景中，Spark Driver 作为集群的
