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
一、 场景◆ Spark[4]：Scope: a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter（在大规模的
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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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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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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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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# 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
# 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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# 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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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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今天是周末，祝大家周末愉快，11月3日更新了极限挑战，看的我是感触良多，心中还是澎湃的不行。看到时光的飞逝，让人更加的感受到，这就是生活。所以也希望大家能够通过总结之后珍惜良多的时光，我也尽量把知识点浓缩一下。 今天我们就聊聊Java中最经常出现的OOM异常——OutOfMemoryError。 Java面试实战之OOM异常 OutOfMemoryError异常情况 除了程序计
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2024-03-31 10:26:59
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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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# Java OOM（OutOfMemoryError）场景解析与示例
Java中的`OutOfMemoryError`（OOM）错误是开发者常见的困扰。它表示Java虚拟机（JVM）在尝试分配内存时无法满足请求，通常会导致应用程序崩溃。本文将介绍OOM的几种常见场景，提供相关代码示例，并通过序列图和状态图加以说明。
## 1. OOM的常见场景
### 1.1 堆内存不足
堆内存是用于存
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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最近做面试题发现 Java 虚拟机还是考得挺多的。1.运行时数据区域JDK 1.6 运行时数据区域如下图：程序计数器：记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址（如果正在执行的是本地方法则为空）。Java 虚拟机栈：每个 Java 方法在执行的同时会创建一个栈帧，用于存储局部变量表、操作数栈、常量池引用等信息。本地方法栈：与 Java 虚拟机栈类似，区别是本地方法栈为本地方法服务。本地方法一般是用其
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2023-10-19 11:39:49
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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
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2023-10-18 05:24:13
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