一.问题切入调用spark 程序的时候，在获取数据库连接的时候总是报 内存溢出 错误（在ideal上运行的时候设置jvm参数 -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M，不会报错） 二.jvm参数 和 saprk 参数 和内存四区 解读1.内存四区 1、栈区（stack）：由编译
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2023-07-28 13:50:28
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## 实现Spark JVM的步骤
### 1. 准备工作
在开始实现Spark JVM之前，你需要先安装以下软件和工具：
- Java Development Kit (JDK)：确保已经安装了JDK，并且配置了JAVA_HOME环境变量。
- Apache Spark：下载并安装Apache Spark，可以从官方网站或者Apache Spark的GitHub仓库获取最新版本。
### 2
原创
2023-10-11 10:25:03
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# Spark JVM配置详解
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它在大数据处理、机器学习以及实时数据分析中扮演着重要的角色。Spark 的性能很大程度上取决于 Java 虚拟机（JVM）的配置。在这篇文章中，我们将探讨如何优化 Spark 的 JVM 配置，以提高性能和资源利用率。
## 基础概念
Spark 是用 Scala 语言编写的，而 Scala 本质上是运行在
graal java 使用SparkJava编写的微服务只是使用标准Java库的普通Java代码。 没有注释魔术，只有代码。 这种简单的编程风格的优点在于，它很简单。 非常简单，以至于Graal本机编译器只需编译就不会闪烁 ，这对于例如Spring之类的更复杂的框架而言，目前是非常困难的。 SparkJava / Graal组合本身就很有趣，人们对此的体验也开始 出现 。 此外，作为Java
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2024-07-28 09:04:59
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通常写spark的程序用scala比较方便，毕竟spark的源码就是用scala写的。然而，目前java开发者特别多，尤其进行数据对接、上线服务的时候，这时候，就需要掌握一些spark在java中的使用方法了一、mapmap在进行数据处理、转换的时候，不能更常用了在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下：Function transForm =new Function() {//Str
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2023-08-12 19:53:08
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1.map算子任何类型的RDD都可以调用map算子；在java中，map算子接收的参数是Function对象，在Function中，需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型；同时，call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致。在call()方法中，对原始RDD中的每一个元素进行各种处理和计算，并返回一个新的元素，所有新的元素组成一个新的RDD。private static void
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2023-08-10 19:18:30
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前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 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Spa
我们首先提出这样一个简单的需求：
现在要分析某网站的访问日志信息，统计来自不同IP的用户访问的次数，从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况。这里我拿我网站的日志记录行示例，如下所示：121.205.198.92
- - [21/Feb/2014:00:00:07 +0800] "GET /archives/417.html HTTP/1.1" 200 11465 "http://
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2023-07-09 19:07:34
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1、以下是使用Java语言操作Impala的Spark API的示例代码：import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.
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2024-07-25 21:38:35
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堆的参数配置-XX:+PrintGC 每次触发GC的时候打印相关日志-XX:+UseSerialGC 串行回收-XX:+PrintGCDetails 更详细的GC日志-Xms &nbs
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2023-07-17 12:47:46
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# 深入理解 Spark 中的 Young GC 频繁现象
在现代大数据处理的背景下，Apache Spark 已成为最受欢迎的分布式计算框架之一。然而，性能瓶颈如频繁的 Young GC（年轻代垃圾回收）常常成为开发者头疼的问题。本文将解释 Young GC 的概念、频繁触发的原因及其影响，最后通过示例代码和图示帮助大家更好地理解。
## 什么是 Young GC？
Young GC 是
原创
2024-10-18 10:35:11
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# 了解 Spark JVM G1 垃圾回收器
在大数据处理中，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，它使用 JVM 来运行。而 G1 垃圾回收器是 Java 虚拟机中的一种垃圾回收算法，专门用于大堆内存的应用程序。本文将介绍 Spark 在使用 G1 垃圾回收器时的一些注意事项，以及如何配置 Spark 来优化性能。
## 什么是 G1 垃圾回收器？
G1 垃圾回收器是在 Java
原创
2024-02-22 06:25:59
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1.JVM运行时数据区内存参数说明 2.JVM垃圾收集器参数总结 =================================================jvm参数说明，tomcat参数说明-Xmx 2000m：设置JVM最大堆内存为2000M。-Xms 2000m : 设置JVM最小堆内存为2000M.-Xss 1m：设置每个线程的栈大小。-Xmn 2g：设置年轻代大小为2G
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2024-07-14 06:33:18
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JVM调优工具 主要有Jconsole，jProfile，VisualVM。 Jconsole : jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM：JDK自带，功能强大，与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释
by 清华大学为什么并行计算？计算量大 单进程算得不够快，多CPU算内存需求大 单机内存不够大内存随机访问比硬盘随机访问快100,000倍I/O 量大 单个硬盘读写太慢，多个硬盘读写并行计算的挑战编程困难 并行性识别与表达，难写同步语句，难写对性能调优难，难写快 （并行计算目标就是提升性能，性能调优难） -负载平衡 局部性 （高速缓存cache，使用cache可以快10倍左右）容错难并行计算中的
引导 Windows环境下JvisulaVM一般存在于安装了JDK的目录${JAVA_HOME}/bin/JvisualVM.exe，它支持（本地和远程）jstatd和JMX两种方式连接远程JVM。 jstatd (Java Virtual Machine jstat Daemon)——监听远程服务
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2019-06-01 18:52:00
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知识点和问题1.虚拟机栈出现的背景2.内存中的栈和堆解决的问题有哪些？3.什么是Java虚拟机栈？4.虚拟机栈的优点5.开发中遇到的常见的异常有哪些？6.设置栈内存大小7.栈中存储什么？8.栈帧的内部结构9.局部变量表10.关于Slot的理解11.操作数栈是用数组来实现的 1.虚拟机栈出现的背景由于跨平台性的设计，Java的指令都是根据栈来设计的，不同平台CPU结构不同，所以不能设计为基于寄存器
# 修改 Spark Job JVM 参数：提升性能的关键
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，性能优化是确保作业高效执行的一个重要环节。在这个过程中，调整 Spark Job 的 JVM (Java Virtual Machine) 参数可以显著提高作业的执行效率和资源利用率。本文将探讨如何修改 Spark Job 的 JVM 参数，并提供相关代码示例。
## Spark
原创
2024-10-09 04:53:24
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对于JVM调优，首先应该明确，(major)full gc/minor gc，都会导致JVM的工作线程停止工作，即stop the world。JVM调优一：降低cache操作的内存占比1. 静态内存管理机制根据Spark静态内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage和Execution。Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据，Execution主要用于
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2023-07-17 16:39:35
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1.使用SparkConf配置Spark(1)在java中使用SparkConf创建一个应用：SparkConf conf =new SparkConf();
//设置应用名称
conf.set("spark.app.name",",my spark app");
//设置master
conf.set("spark.master","local");
//设置ui端口号
conf.set("sp
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2023-06-11 16:02:45
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