# 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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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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如何分析GC日志学习内容：Java VisualVM：功能介绍GC日志分析：分析： 学习内容：Java VisualVM：工具在目录：C:\Java\jdk1.8.0_181\bin**功能介绍1.抽样器，点击内存，就可以看到各个类占用内存大小，实例数量，一眼就能定位到具体的异常方法。2.点击监视 可以看到堆内存的使用情况3.插件下载4.点击下载Visual GC插件。可以看到各代内存情况5.远
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2023-08-12 20:25:07
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线上GC日志如何查看附上案例的jvm参数-server
-Xms2048M
-Xmx2048M
-Xss256k
-XX:NewSize=512M
-XX:MaxNewSize=512M
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:CMSInitiatin
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2024-04-21 15:49:22
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1 背景在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是很难的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以，去yarn集群上看日志是很麻烦的，但是又需要看print的信息，方便调试或者别的目的。Spark日志确切的存放路径和部署模式相关，如果是YARN模式，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（yarn logs
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2023-08-08 07:35:07
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Spark关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）累加器，广播变量。spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）注：此此流程使用 yarn-client 模式1-7 为资源调度（申请资源）
1在本地启动Driver程序
2.向RM申请启动AM
3. AM随机分配一个节点启动AM
4.启动AM
5.AM向RM申请启动Executor
6.AM
# Spark如何查看GC日志
在使用Spark时，我们经常需要查看GC（垃圾回收）日志来分析内存使用情况和性能问题。本文将介绍如何使用Spark提供的配置选项和日志记录工具来查看GC日志。
## 1. 配置Spark以记录GC日志
Spark提供了一些配置选项来控制GC日志的记录。我们可以在启动Spark应用程序时通过以下方式进行配置：
```shell
$ spark-submit -
原创
2024-01-17 07:40:31
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一、环境开发环境：
系统：Win10
开发工具：scala-eclipse-IDE
项目管理工具：Maven 3.6.0
JDK 1.8
Scala 2.11.11
Spark 2.4.3
MySQL 5.1.47
MySQL c3p0 0.9.1.2 连接池
作业运行环境：
系统：Linux CentOS7（两台机：主从节
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2024-10-09 11:48:51
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一、spark job日志介绍 spark中提供了log4j的方式记录日志。可以在$SPARK_HOME/conf/下，将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置。但这个配置为全局配置，不能单独配置某个job的运行日志。
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2023-07-11 20:18:42
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1.什么spark？Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。-------------------------------------------------------------------------------------------------------2.spark生态spark core：spark 的核心计算spark sql ：对历史数据的交互式查询（即席
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2024-07-29 16:00:15
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性能调优相关的原理讲解、经验总结；掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案；而不只是简单的一些性能调优技巧。针对写好的spark作业，实施一整套数据倾斜解决方案：实际经验中积累的数据倾斜现象的表现，以及处理后的效果总结。调优前首先要对spark的作业流程清楚：Driver到Executor的结构；Master: Driver
|-- Worker: Executor
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2024-06-06 20:48:26
56阅读
# 如何实现“spark 查看task 对应的GC日志”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(查找task ID)
B --> C(查看GC日志)
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
TASK {
int task_id
int gc_log_id
原创
2024-05-30 05:42:52
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1、设置conf的方式有三种： set by SparkConf: conf.set(“spark.driver.maxResultSize”, “3g”)
set by spark-defaults.conf: spark.driver.maxResultSize 3g
set when calling spark-submit: –conf spark.driver.maxResul
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2023-08-12 20:27:54
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一，准备工作：开发环境（个人配置环境）：windows 2003，Eclipse3.5.2，jdk1.6.0_21，Ant1.7（eclipse中自带）,tomcat源代码下载：http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp 其中有openfire源代码包和spark客户端http://stefan-strigler.de/jwchat
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2024-06-25 13:19:01
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1.Spark的集群模式 1.1 集群中的组件 1.1.1 driver 一个Spark应用本身在集群中是作为一个独立进程运行的.它在main程序中通过SparkContext来进行协调.这个独立进程就是driver端 1.1.2 executorCluster Manager)(StandAlone,Mesos,YARN等).Executor 进程).这些Executo
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2024-06-11 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、GC日志相关参数-XX:+PrintGC 简单模式示例：第一行的意思就是GC将已使用的堆空间从246656K减少到243120K，当前的堆容量（译者注：GC发生时）是376320K，GC持续的时间是0.0929090秒。-XX:PrintGCDetails 详细模式，日志格式和使用算法相关示例：这是一次在young generation中的GC，它将已使用的堆空间从246648K减少到了243
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精选
2015-01-09 12:26:45
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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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在用代码分析之前，我们对内存（堆）的分配策略明确以下三点：对象优先在Eden分配。大对象直接进入老年代。长期存活的对象将进入老年代。一般情况下接受过15次Minor GC后晋升老年代survivor 的“to”区满了之后（并非survivor2片都满，survivor永远有1个-from区是空的），对象进到old区 对垃圾回收策略说明以下两点： 新生代GC（Minor GC）：发生在新
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2018-05-06 22:00:00
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