# 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
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 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
# 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
Spark性能调优手段：判断内存消耗：设置RDD并行度，将RDD cache到内存，通过BlockManagerMasterActor添加RDD到memory中的日志查看每个partition占了多少内存，最后乘以partition数量，即是RDD内存占用量。1.Shuffle调优（核心）a.consolidation机制，使shuffleMapTask端写磁盘的文件数量减少，resultTask
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2023-08-01 15:22:31
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JVM调优有许多参数优化，下面整理了一些我自己能够理解的参数-XX:AutoBoxCacheMax-XX:+AlwaysPreTouchCMSInitiatingOccupancyFractionMaxTenuringThresholdExplicitGCInvokesConcurrent-Xmx, -XmsNewRatio-XX:AutoBoxCacheMaxJAVA进程启动的时候,会加载rt.
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2023-12-17 14:48:59
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http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration Broker Configs4个必填参数，broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识，broker可以在不同的host或port，但必须保证id唯一l
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2024-07-18 17:23:31
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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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Spark的一些配置总结配置总结： 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)----------------------------------------------
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2023-08-26 12:57:00
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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、spark介绍1.为什么使用Spark1.MapReduce编程模型的局限性繁杂只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码处理效率低：Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据 任务调度与启动开销大不适合迭代处理、交互式处理和流式处理2.Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行框架Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读
# Spark参数配置指南
## 引言
在使用Spark进行大数据处理时，合理的参数配置对于任务的性能和效果至关重要。本文将介绍Spark参数配置的步骤和代码示例，并解释每个参数的含义和作用。
## 流程图
以下是配置Spark参数的流程图：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 创建SparkSession
op2=>operation: 设置参数
o
原创
2023-08-13 07:41:32
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Spark参数配置大全 Spark提供了三个位置来配置系统Spark属性控制大多数应用程序参数，可以使用SparkConf对象或Java系统属性来设置。 通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本，环境变量可用于设置每台计算机的设置，例如IP地址。 可以通过配置日志log4j.properties。Spark属性Spark属性控制大多数应用程序设置，并分别为每个应用程序配置。
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2024-01-07 11:06:57
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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之前一直在使用spark，对于spark的参数设置了解过部分。最近当被同事问起时，感觉自己又有点模糊。 好记性不如烂笔头。spark-submit的参数设置spark的运行模式有多种，这边就yarn提交的任务进行说明： 正常用到的参数如下：/bin/spark-submit –master yarn-cluster –num-executors 100 –executor-memory
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2023-08-05 16:57:01
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1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的，参数的设置正确与否，好与坏会直接影响应用程序的性能，也就影响我们整个集群的性能。参数控制有以下方式：（1）直接设置在SparkConf，通过参数的形式传递给SparkContext，达到控制目的。（通过set()方法传入key-value对）比如：val conf = new SparkConf()
.setMaste
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2023-06-11 14:56:19
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spark 参数详解spark参数配置优先级：SparkConf > CLI > spark-defaults.conf > spak-env.sh查看Spark属性：在 http://<driver>:4040 上的应用程序Web UI在 Environment 标签中列出了所有的Spark属性。spark-defaults.conf:(1) spark.maste
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2023-09-16 14:13:59
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1 spark 提交主要参数1.1 num-executors此数量代表 spark的executors数量， 所有的task在executor中运行。1.2 executor-cores 此数值代表每个 executor中可以并行运行的task数。 一般一个任务使用1核，此值等同于1个executor占用的CPU核心数。1.3 executor-memory此参数指定了每个
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2023-08-17 17:02:32
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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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