一、基本概述调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量（可能希望整个数据集都适合内存），访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因：1）每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类指针。对于一个数据很少的对象（比如一个Int字段），这可能比数据大2
安装了一主两从节点，启动之后发现有一个警告：大概是说overcommit_memory设置成了0，在低内存环境下后台保存可能会失败，设置成1重启可解决。然后，不太懂这个配置的含义，google一把： overcommit_memory参数说明：设置内存分配策略（可选，根据服务器的实际情况进行设置）/proc/sys/vm/overcommit_memory可选值：0、1、2。0， 表
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2023-07-04 16:13:18
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# Spark 缓存策略实现指南
## 概述
在处理大规模数据集时，Spark 提供了缓存策略来提高性能。缓存策略可以将数据集保留在内存中，以便在后续的操作中快速访问，而不需要重新计算。本文将指导你如何实现 Spark 缓存策略。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 缓存策略的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 SparkSes
原创
2023-12-01 08:31:52
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# Spark优化策略实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Spark优化策略。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码和解释。
## 流程概述
下表展示了实现Spark优化策略的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据缓存 |
| 2 | 分区调整 |
| 3 | 宽依赖转窄依赖 |
| 4 | 使用Bro
原创
2024-06-12 05:01:02
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本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
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2023-06-19 07:05:44
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由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就
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2023-09-01 21:27:46
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硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
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2023-11-02 21:33:42
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目录LRU缓存替换策略核心思想不适用场景算法基本实现算法优化进一步优化BenchmarkLRU缓存替换策略缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。这样的策略被称为缓存替换策
执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
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2023-09-22 15:23:21
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前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
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2023-09-14 21:27:00
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1: 设置内存最大值, 如果该主机只作为 redis 服务器, 无其它比较占用资源的服务, 建议设置为内存的 3/4 大小, 单位 B2: 设置内存溢出解决策略, 推荐 1-5 任选一种, 不推荐 6volatile-lru -> 根据LRU算法生成的过期时间来删除。allkeys-lru -> 根据LRU算法删除任何key。volatile-random -> 根据过期设置来随
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2023-06-27 22:15:38
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FAIR 调度策略的树结构如下图所示： FAIR 调度策略内存结构 FAIR 模式中有一个 rootPool 和多个子 Pool， 各个子 Pool 中存储着所有待分配的 TaskSetMagager 。在 FAIR 模 式 中 ， 需 要 先 对 子 Pool&nbs
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2024-01-28 00:25:43
45阅读
第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2024-01-23 17:02:27
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调优的经验总结 1 输出信息 在Spark应用里面可以直接使用System.out.println把信息输出出来，系统会直接拦截out输出到spark的日志。像我们使用的yarn作为资源管理系统，在yarn的日志中就可以直接看到这些输出信息了。这在数据量很大的时候，做一些show()（默认显示20），count() 或者 take(10)的时候会很方便。 2 内存不够 当任务失败，收到spark
spark内存理解JVM内存管理整体结构与代码剖析StorageMemoryPoolExecutionMemoryPool内存角度看划分堆内内存堆外内存动态占用机制 引言很多人对spark初步理解为是基于内存的，但这种说法不够准确，其实应该称spark是充分利用了内存而已，在给定资源规模情况下，通过对内存更细致的划分、动态的调整，来达到更快的运行效率；在编排作业时，你要清楚最多能给你多少内存空间
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2024-02-19 14:43:30
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3.3.1 基本概念3.3.2 架构设计 图 Spark中各种概念之间的相互关系3.3.3 Spark运行基本流程 SparkContext对象代表了和一个集群的连接3.3.4 RDD的设计与运行原
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2024-02-21 16:16:44
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一 常规性能调优1 . 分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu
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2024-02-21 14:58:22
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症状spark streaming driver内存一直增长，直到小心脏受不了，凝固在那里不死但是动不了内存爆满。块丢失 环境amabri hdp 2.3
spark 1.4.1
hadoop/yarn 2.7
yarn-client模式，两个excutor分析分析streaming日志：WARN TaskSetManager: Lost task 3.1 in stage 426996.0 (
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2023-11-06 22:15:36
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1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
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2023-10-30 13:28:34
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1、前 言Apache Spark是目前大数据领域主流的内存计算引擎，无论是在批处理还是实时流处理方面都有着广泛的应用。我们跑作业的时候，首先要给Spark Job分配一定的资源，比如一个executor分配5G内存，有时候我们会纠结于executor的内存有多少用于了实际计算。因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。在Spark 1
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2023-07-28 09:01:40
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