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
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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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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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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## 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
Spark中各个角色的JVM参数设置 Spark中各个角色的JVM参数设置： 1，Driver的JVM参数：-Xmx，-Xms，如果是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件中的SPARK_DRIVER_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；如果是yarn-cluster
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2020-07-21 10:54:00
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# 如何在 Spark Job 提交时设置 JVM 环境变量
在大数据处理领域，Apache Spark 作为一个强大的集群计算框架，越来越受到开发者的青睐。对于刚入行的小白来说，如何提交一个 Spark Job，同时设置 JVM 环境变量是一个重要的技能。下面我们将详细介绍整个流程。
## 流程概览
| 步骤 | 名称 | 描述 |
|------|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-21 06:17:40
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Java虚拟机默认分配64M内存，如果你的应用比较大，超出64M内存，Java虚拟机就会抛出outOfMemoryError，并停止运行。不管是什么应用（Web应用、Application等），只需要修改你的机器上的运行Java命令，在javaxxx命令中添加-Xms(最小使用内存)、-Xmx（最大使用内存）即可解决。当然，这儿的内存容量都是指物理内存，不能超出你的机器的物理内存的总容量。对于单独
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2024-04-26 15:44:16
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当我们在IDE控制台发现：说明我们给jvm的持久代设置的值太小，此时你需要打开eclispe 中window->preferences->Java->Installed JRE ，点击右侧的Edit 按钮，在编辑界面中的 “Default VM Arguments ”选项中，将-XX:PermSize及 -XX:MaxPermS
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2023-12-16 11:10:08
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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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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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这确实是个挺奇怪的问题，特别是当最常出现的几种解释理由都被排除后，看来JVM并没有耍一些明显的小花招：-Xmx和-Xms是相等的，因此检测结果并不会因为堆内存增加而在运行时有所变化。通过关闭自适应调整策略(-XX:-UseAdaptiveSizePolicy)，JVM已经事先被禁止动态调整内存池的大小。重现差异检测结果要弄清楚这个问题的第一步就是要明白这些工具的实现原理。通过标准APIs,我们可以
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2024-06-11 18:58:14
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Spark作业提交后，在driver上运行init()方法时报错：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded报错原因是代码中使用了HashMap而且数据量
原创
2022-01-07 17:31:24
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Spark作业提交后，在driver上运行init()方法时报错：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded报错原因是代码中使用了HashMap而且数据量很大，所以导致GC overhead，调整JVM的启动参数-Xms和-Xmx，这个参数配置Java堆的大小，因为代码运行时hashmap对象存放在堆中，故需调大改参数。配置时需...
原创
2021-06-21 15:57:22
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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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1.classpath 执行原理：当运行java程序的时候，系统会自动启动java虚拟机，jvm会首先来到classpath路径下面查找 set classpath = D:\java\day set classpath= 命令为对环境变量进行清空 javac编译命令javac de
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2023-09-11 11:00:14
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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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