# 深入理解Spark性能问题：解决"卡住"现象
Apache Spark作为一种新兴的大数据处理框架，因其分布式的特性和较高的性能而在数据处理领域逐渐受到青睐。然而，在实际使用中，我们有时会遇到“卡住”的问题，导致任务无法按时完成。本文将为您详细解析Spark的性能瓶颈，并提供一些解决方案和代码示例，帮助您避免和解决这些问题。
## 什么是“卡住”现象？
“卡住”现象是指Spark任务在运
# Spark 任务卡住问题解析与解决
## 引言
Spark是一个开源的分布式计算框架，通过将计算任务分解为多个并行的任务，在分布式集群上高效地执行。然而，有时候在运行Spark任务时会遇到任务卡住的问题，即任务无法正常执行或长时间无响应。本文将从原因分析、解决方法以及代码示例三个方面来详细解析Spark任务卡住问题。
## 问题分析
Spark任务卡住问题可能由多种原因引起，下面列举了几个
原创
2023-12-17 05:15:47
378阅读
Spark on Yarn面试篇04本篇题集主要是Spark on Yarn相关的面试题，主要涉及Spark on Yarn、Yarn、Mapreduce相关面试题。1、MRV1有哪些不足1)可扩展性（对于变化的应付能力） a) JobTracker内存中保存用户作业的信息 b) JobTracker使用的是粗粒度的锁 2)可靠性和可用性 a) JobTracker失效会多事集群中所有的运行作业，
# 如何实现Spark Job卡住的处理
在进行大规模数据处理时，Spark Job可能会出现“卡住”的情况。这可能是由于资源占用、不合理的任务划分或数据倾斜等原因。本文将带你逐步了解如何检查并解决此问题。
## 整体流程
以下是检查和解决Spark Job卡住问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 在 Spark 中实现 Insert 操作的流程攻略
作为一名新入行的开发者，理解 Apache Spark 中的数据插入（Insert）操作是非常重要的。今天，我们将通过一系列步骤和代码示例，帮助你实现 Spark Insert 操作。如果在此过程中遇到“卡住”或“阻塞”现象，我们也会讨论如何排查这一问题。
## 实现 Insert 操作的流程
首先，我们概述一下实现 Insert 操
# 实现 Spark 卡住 Task 0 的步骤详解
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。然而，在开发过程中，有时我们可能需要调试和测试任务执行的特定环节，比如“卡住 Task 0”。本文将详细讲解如何实现这一过程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现“卡住 Task 0”的流程图：
```mermaid
flowchart TD
# 如何解决“Spark任务卡住不动”的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何解决“Spark任务卡住不动”的问题。在开始之前，让我们先来了解一下整个过程的流程，并使用表格展示出每个步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[检查任务是否卡住]
B -- 任务卡住 --> C[查看任务日志]
B -- 任务正
原创
2023-10-05 06:24:11
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在使用 Spark 写入 Hudi 的过程中，我遇到了一些卡住的问题。这种情况常常会导致任务的失败或数据的不完整，因此记录下这个问题的解决过程，确保今后能够有效解决类似的问题，显得非常重要。
## 环境预检
首先，我们需要确定我们的环境配置是否符合要求。针对 Spark 和 Hudi 的兼容性，我们绘制了一个四象限图，展示了不同环境配置对性能的影响。
```mermaid
quadrantC
大数据之路系列之spark（08） SPARK大数据之路系列之spark（08）一、spark是什么？二、spark包含什么？三、测试spark on yarn1.spark测试执行四、Spark的工作原理2.RDD的特点五、Spark的架构六、WordCount程序1.创建maven项目2.添加Scala3.xml 依赖4.Scala代码5.Java代码6.任务提交1.idea2.使用spark
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2023-12-03 09:08:16
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SparkStreaming写数据到Elasticsearch简单实现一、应用场景二、环境说明三、实验步骤四、思考 一、应用场景针对实时处理的数据需要及时能够搜索出来时，可以选择elasticsearch来支持这一业务。当然还可以选择其他的内存数据库，如redis。而elasticsearch除了强大的全文索引能力外，还支持分布式存储，可以将其作为分布式计算框架的底座，用于存储热数据或者温数据等
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2023-11-13 20:49:16
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Spark的DAG调度器1. DAG定义2. DAG实例化3. DAGScheduler划分Stage的原理4. DAGScheduler划分Stage的源代码5.Stage内部Task获取最佳位置的源代码 1. DAG定义RDD DAG还 构建了基于数据流之上的操作算子流， 即RDD的各个分区的数据总共会经过哪些 Transformation和 Action这两种类型的一系列操作的调度运行，
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2023-11-30 16:12:55
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TaskScheduler提交Tasks的原理获取当前TaskSet里的所有Task
根据当前的TaskSet封装成对应的TaskSetManager。每一个TaskSet都会创建一个TaskSetManager与之对应。该TaskSetManager的作用就是监控它对应的所有的 Task的执行状态和管理。TaskScheduler就是以TaskSetManager为调度单元去执行Tasks的将封
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2024-10-26 19:57:02
24阅读
troubleshooting shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
shuffle reduce 端工作原理
reduce端默认buffer大小是48MB，spark的shuffle和MR的shuffle绝对是不一样的！！！
map端的task是不断的输出数据的，数据量可能是很大的。
但是，其实reduce端的task，并不
1. Spark HA高可用部署Spark Standalone集群时Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结果集群一样，存在着Master单点故障的问题。如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：1.1 基于文件系统的单点恢复（Single-Node Recovery with Local File System）主要用于开发或测试环境。当sp
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2024-01-31 00:13:37
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大数据技术之Yarn五 Yarn5.1 Yarn概述Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序5.2 Yarn的重要概念1）Yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制2）Yarn只提供运算资源的调度（用户程序向Yarn申请资源，Yarn就负责分配资源）3）Yarn中的主管角色叫Res
讲讲自己对于ShuffleMapTask和ResultTask的区别 简单来说两者都是Task类的子类，不同的是操作类型，前者的操作类型是MapStaus类，是在shuffle map stage生成的，后者的操作类型是数据，是在final stage生成的，多说一句，所谓的Spark基于内存存储中间数据应该就是存储MapStatus（分区的映射状态），鉴于它们都是Tas
前面已经分析到了 driver 进程成功在某台 worker 上启动了，下面就开始执行我们写的那些代码了。以一个 wordcount 程序为例，代码如下：val conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCount")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-06-27 10:33:58
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（一）安装1）jdk2）安装IDEA，并配置scala插件3）安装spark4）安装scala SDK（二）踩过的坑1) 无法加载主类应该是由于环境的一些原因，这个尝试了好多种办法，最终也忘记是怎么解决的了==，所以有时间会收集下看过的资料，整理出办法。2) 加载不了包在安装好各种环境后，运行scala程序，报了一推错，头疼： 主要是无法 import apache 相关的一堆包 于是求助网上，
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2023-11-07 08:55:28
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文章目录Spark任务调度异常回顾Spark Task调度过程问题分析任务优化思路 Spark任务调度异常最近在帮业务的同学跑Spark程序，其中一个job的Stage有15000+Task，由100多个executor进行执行。任务执行一段时间后，driver只分配了几个task给其中的几个Executor执行，其他大部分executors全部处于空闲状态。回顾Spark Task调度过程这个
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2024-01-12 08:30:07
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1.转换分为无状态转换和有状态转换。
取决于每个批次的处理是否依赖于之前批次的数据。2.无状态转换：
1.概念：就是把简单的RDD操作应用在每个批次上，
也就是转换Dstream中的所有RDD。
2.算子：map()、reduceByKey()、filter()等
3.例子：3.有状态转换：
1.概念：跨时间区间的跟踪数据的操作，
之前批次的
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2023-12-14 14:23:13
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