3 spark数据倾斜3.1 什么是数据倾斜，现象是什么？所谓数据倾斜(data skew)，其实说白了，由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。 常见的现象有两种：个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。莫名其妙的OOM异常 这是一种相对比较少见的现象，正常运行的task作业，突发发生了一个
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2024-01-21 04:31:21
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Dpark内存溢出Spark内存溢出 堆内内存溢出 堆外内存溢出 堆内内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 具体说明 Heap size JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置. JVM在启动
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2023-09-15 11:23:21
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Out of MemorySpark中的OOM问题不外乎以下两种情况map执行中内存溢出shuffle后内存溢出map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作，包括：flatMap，filter，mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，repartition等操作。 Spark的内存模型：任何Spark的进程都是一个J
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2023-06-19 10:04:42
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数据倾斜导致的致命后果：1 数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。2 运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。搞定数据倾斜需要：1、搞定shuffle2、搞定业务场景3 搞定 cpu core的使用情况4 搞定OOM的根本原因等。 数据倾斜的解决方案：解决方案一：使用Hive ETL预处理数据方案适用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某
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2023-06-19 11:12:47
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# Spark 任务 OOM（内存溢出）详解
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，可能会遇到 OOM（Out Of Memory，内存溢出）异常的问题。OOM 通常意味着你的 Spark 任务请求的内存超出了系统可用内存。这会导致任务失败，影响数据处理流程。本文将探讨导致 Spark 任务 OOM 的原因、解决方案，并提供代码示例。
## 一、OOM 原因分析
1. **数据
文章目录Spark OOM问题常见解决方式1.map过程产生大量对象导致内存溢出2.数据不平衡导致内存溢出3.coalesce调用导致内存溢出4.shuffle后内存溢出5. standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出6.在RDD中，共用对象能够减少OOM的情况优化1.使用mapPartitions代替大部分map操作，或者连续使用的map操作2.broadcast join和普通jo
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2023-08-20 22:37:51
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# Spark 内存 OOM（Out of Memory）问题解析及解决方案
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。然而，随着数据量的增加，在 Spark 作业中出现 OOM（内存溢出）问题的风险也随之增加。本文将探讨 Spark 中的 OOM 问题，分析其原因，提供解决方案，并附上相关代码示例以及序列图。
## 什么是 OOM？
OOM 是 Ou
原创
2024-10-23 05:04:58
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# Spark OOM Dump
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides a fast and general-purpose cluster computing framework. It is known for its ability to proc
原创
2024-01-15 05:30:04
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第1章Spark概述spark的产生背景 spark是如何产生的，这要先送大数据说起，大数据是如何产生的？Google就是处理大数据的，网页和网页之间有很多的关联关系，为了处理排序啊这些算法，所以Google就发明了，Google就发布了三个论文，基于这三个论文的开源，实现了Hadoop、Hdfs、MapReduce、Hbase等，但是感觉好像每次MapReduce只能处理一次数据，而且开
数据倾斜4.1. 什么是数据倾斜，现象是什么？ 所谓数据倾斜(data skew)，其实说白了，由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。 常见的现象有两种：个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。 莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象，正常运行的task作业，突发发生了一个OOM异常
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2024-04-24 08:38:37
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数据倾斜在执行shuffle操作过程中，map端按照key分配数据输出，reduce端同样也按照key进行拉取、聚合。通常每一个key对应的数据量不对等，经常出些某些key数据量比其他key多很多。这种现象导致的后果，轻则拖慢job执行时间（执行时间由最慢的task决定），重则直接OOM（数据量太大，处理完成前不能回收内存）原因我觉得是两个必要条件，缺一个都不发生数据倾斜，而我们打破其中一个或全部
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2024-06-02 18:52:56
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# 深入了解Spark中的内存OOM：原因与解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark因其高性能和易用性被广泛应用。然而，随着数据规模的增长，用户往往会遇到内存溢出（Out of Memory，简称OOM）的问题。本文将探讨Spark中的内存OOM问题，分析其原因，并提供解决方案和示例代码。
## 什么是内存OOM？
内存OOM是指程序在运行时尝试使用超出其可用内存的内存量，导致应
原创
2024-09-10 03:44:10
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# Spark OOM处理：解决内存溢出问题
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在使用 Spark 进行大规模数据处理时，我们可能会遭遇“Out Of Memory” (OOM) 的错误，导致作业失败。这篇文章将探讨 Spark 中 OOM 的成因、诊断方法和解决方案，并提供实际的代码示例。
## OOM的成因
Out Of Memory 错误
# 如何应对 Spark 中的 OOM（Out Of Memory）问题
在使用 Apache Spark 处理大规模数据时，Out Of Memory (OOM) 是一个常见的问题。这种情况通常是由于 Spark 的资源配置不足或数据处理方式不当引起的。本文将指导你如何识别并解决 Spark 中的 OOM 问题。
## 整体流程
首先，我们需要明确解决 OOM 问题的步骤。下表列出了这些步
原创
2024-08-24 04:13:07
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背景大表2T,小表 30G+，两表join到一新表分区。要求： 尽可能的少用executor core和memory，并减少时间占用 前提executor core和memory占用已经够高（--num-executors 200 --executor-cores 4 --executor-memory 30G ），不能再添加过多了。executor内存 集群统一配置的上限是：ya
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2023-11-20 14:33:38
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内存溢出 OOM Spark 问题的解决方案记录
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，随着数据量的不断增加，用户在使用 Spark 时可能会遇到“内存溢出”（OOM）的错误，这对于业务会产生很大的影响。这篇文章将详细记录我在解决这个问题时的过程，旨在帮助大家更高效地处理类似的情况。
## 问题背景
在一次业务数据分析项目中，我们团队需要处理的数据量达
# Spark 读取 HBase OOM
## 背景
随着大数据的快速发展，越来越多的企业开始采用 Apache Spark 和 HBase 这样的分布式计算和存储系统来处理海量数据。然而，在使用 Spark 读取 HBase 数据时，很多用户都遇到了 Out of Memory（OOM）的问题。这是因为 Spark 在默认情况下会将整个 HBase 表加载到内存中，当数据量过大时，就会导致内
原创
2023-12-30 11:21:24
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# 如何实现“spark map阶段oom”
## 1. 引言
在Spark中，map操作是一个常用的转换操作，它可以将输入的RDD中的每个元素应用于一个函数，并生成一个新的RDD。然而，当数据量过大时，可能会导致内存不足，从而引发Out of Memory (OOM) 错误。本文将介绍如何在Spark中实现“spark map阶段oom”，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
原创
2024-01-15 05:30:41
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在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力而广受欢迎。然而，随着数据量的不断增加，用户常常遇到内存溢出（OOM）的问题。Spark的OOM通常是由于多种因素，如数据规模、分布不均、内存设置不当等引起的。为了帮助开发者理解并解决这一问题，本文将详细探讨“spark OOM产生原因”。
### 初始技术痛点
随着业务的扩展，数据规模逐步增加，传统的数据处理方式显得力不从心。在
1、RDD任务划分RDD任务切分分为：Application、Job、Stage和Task1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application2）Job：一个Action算子就会生成一个Job3）Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。4）Task：Stage是一个TaskSet，将St
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2024-09-13 13:07:28
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