Spark内存溢出
堆内内存溢出
堆外内存溢出堆内内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
具体说明
Heap size JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.
JVM在启
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2023-08-23 10:06:59
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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
1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜(Data Skew)什么是数据倾斜？对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition)的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜没有解决，完全没有
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2023-10-23 23:16:03
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前言 最近生产环境有个老项目一直内存报警，不时的还出现内存泄漏，导致需要重启服务器，已经严重影响正常服务了。分析 1.dump内存文件 liunx使用如下命令：./jmap -dump:format=b,file=heap.hprof pid2.使用Eclipse Memory Analysis进行分析异常如下：t org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFRow.&
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2024-03-04 21:09:45
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# 如何在Spark中处理Excel文件时避免内存溢出
随着数据科学和大数据技术的发展，Spark作为一种强大的分布式计算框架，越来越多地应用于数据分析和处理。许多公司和数据科学家在日常工作中需要从Excel文件读取数据。然而，当Excel文件较大时，在使用Spark读取这些文件时，内存溢出的问题常常困扰着用户。本文将探讨如何高效地在Spark中读取Excel文件，并避免内存溢出。
## 1.
原创
2024-08-05 09:09:33
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# 如何解决Java读取Excel文件内存溢出问题
## 引言
在Java开发中，经常需要读取Excel文件并进行处理。然而，当Excel文件较大时，可能会出现内存溢出的问题，导致程序崩溃。本文将介绍如何解决Java读取Excel文件时可能遇到的内存溢出问题，并提供详细的代码示例和说明。
## 解决方案概述
为了解决Java读取Excel文件内存溢出的问题，我们可以使用Apache POI库来
原创
2023-09-02 08:40:55
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apache的poi是解析execl表格的java开源框架，上手比较的容易，因此受到大部分开发者的喜爱，但是在我做项目中出现了内存溢出的问题，网上找了很多的解决方法都不尽人意，因此通过自己想办法解决了该问题！！现把之前内存溢出的代码和现在的优化后的代码放出来以供参考，注：我这是读取execl表格的数据取出我所要的数据DateUtil类只要execl表格列和数据过大就会导致内存溢出package c
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2024-04-27 16:13:37
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整理了JVM发生OOM异常的几种情况，并分析原因以及解决方案，希望对大家有帮助。Java 堆溢出Java堆用于存储对象实例，只要不断地创建对象，并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。Java 堆溢出原因无法在 Java 堆中分配对象应用程序保存了无法被GC回收的对象。应用程序过度使用 finalizer
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2023-07-06 15:11:25
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前言记录一次解决poi读取excel内存溢出问题的过程，使用poi的sax解析方式处理海量数据的excel，也包括对空单元的处理及日期格式转化。解决过程 sax事件驱动解析与原来的解析方式最大的区别就是，sax将excel转换成xml格式然后一行去读取，而不是一下将excel解析到内存中，这样就可以有效的解决由数据量大导致的内存溢出问题了，sax解析时会忽略掉空格，这一点要单独去处理
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2023-12-28 10:18:28
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一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
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2023-12-03 08:09:42
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Spark使用过程中会有多种内存溢出的情况，即包括driver端的内存溢出，map对象过多内存溢出，数据不平衡内存溢出，shuffle后内存溢出以及standalone资源分配不均匀导致的内存溢出。driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：Spark.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext
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2023-09-08 18:21:52
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文章目录Spark调优代码调优参数调优参数调优模板数据倾斜调优 Spark调优代码调优1.避免创建重复的RDD 2.尽可能复用同一个RDD 3.对多次使用的RDD进行持久化 持久化策略选择：默认情况:MEMORY_ONLY（性能最高，前提内存足够，实际生产环境中也不可能把所有的内存提供给你进行持久化，数据量一大就会导致JVM的OOM（out-of-memory:内存溢出）若使用MEMORY_ON
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2023-11-12 10:59:50
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xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
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2023-10-26 10:36:01
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java读取海量Excel数据操作类前言读取海量Excel数据操作类调用方法 前言JAVA读取的Excel数据非常多时，会因为内存不够造成程序崩溃，本文通过org.apache.poi包可以读取海量Excel数据。读取海量Excel数据操作类import com.alibaba.mos.api.ExcelReadHandler;
import org.apache.poi.openxml4j.e
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2023-06-07 13:18:28
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spark的内存按照存储位置主要分为两大块jvm堆内主要分为三部分storage 用于rdd的缓存和存储 默认占60%？，可以占用execution的空间，但是当execution空间不足的时候需要释放execution 用于reduce的shuffle阶段存放数据 默认占20%，可以占用storage的空间，涉及到shuffle的复杂性，占用时不能释放，只能等它运行结束释放other 用于用户代
这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
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2023-11-24 21:32:32
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spark core实现了spark的基本功能：存储交互、任务调度、内存管理、错误恢复等；本片文章主要介绍与数据交互相关的核心技术点。本文目录：RDD特性及交互shuffle操作及调优RDD持久化的应用Broadcast Variables&Accumulators共享变量的优势及应用场景下篇预告 RDD特性及交互弹性分布式数据集(resilient distributed dat
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2023-11-13 17:32:14
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什么是内存溢出 JVM运行过程中，程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据，当程序申请的内存空间系统无法满足时，就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同，下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。OutOfMemoryError与StackOverflowError JVM内存溢出分为两种情况，OutOfMemoryError和StackOverflowError。OutO
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2023-10-19 19:30:04
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一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了
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2024-06-01 20:51:52
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使用传统poi来操作大数据量的excel会出现内存溢出的问题，根据各种资源，亲试了一个可用工具类，附代码如下：一、基于eventusermodel的excel解析工具类package com.taikang.task.service.excel;
import org.apache.poi.openxml4j.exceptions.InvalidFormatExcept
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2024-03-05 05:05:40
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