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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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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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如何解决OOM问题
## 背景
在大数据处理中，Spark作为一个强大的分布式数据处理框架，能够处理海量数据和复杂的计算任务。然而，由于数据量的增大和计算复杂度的提高，可能会导致内存不足，进而引发OOM（Out of Memory）异常。本文将介绍如何使用Spark解决OOM问题，并提供一些代码示例。
## OOM问题分析
OOM问题通常出现在以下几种情况：
1. 数据量过
原创
2023-11-06 06:50:08
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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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## Spark如何处理OOM（Out of Memory）
在大数据处理领域，Apache Spark是一款广泛使用的分布式计算框架。尽管其强大的性能和灵活性使其成为许多应用的首选工具，但在某些情况下，Spark可能会遇到OOM（Out of Memory）错误。这种错误通常是由于内存管理不当造成的，尤其是在处理大量数据时。
### OOM的根本原因
在Spark中，OOM通常出现在以下几
原创
2024-10-12 04:54:49
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大数据值spark入门一、什么是spark?二、spark运行模式localStandloneApache MesosHadoop YARN三、spark组件 一、什么是spark?spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台是对MapReuduce计算模型的扩展高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理重要特点：能够在内存中计算二、spark运行模式local主要用于开发调试Spa
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2024-10-08 14:06:00
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和小伙伴们一起做这个项目好久了，上线期间也是遇到了许多问题，这里自我总结下，防止下次再犯！ 项目在开发方面主要是基于spark开发的，里面使用到了spark core、spark sql、spark Streaming去进行编程，项目中有多个模块，像用户session分析模块、单条转换率模块、各区域热门商品模块、广告实时点击流统计模块等。 项目中遇到的问题： 1、classNotFound问题 使
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2023-08-02 15:20:23
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# Spark OOM (Out Of Memory) 解决方案
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个强大的工具，但在处理大型数据集时，它可能会出现 OOM (Out of Memory) 错误。OOM 错误通常发生在执行复杂的操作或处理大数据集时，这可能导致 Spark 应用程序崩溃。本文将介绍一些解决 Spark OOM 的方法，并提供代码示例来帮助您更好地理解。
##
原创
2024-10-17 11:23:57
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1、Java 堆空间发生频率：5颗星造成原因 无法在 Java 堆中分配对象 吞吐量增加 应用程序无意中保存了对象引用，对象无法被 GC 回收 应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用，有时 finalizer 线程的处理能力无法跟上结束队列的增长 解决方案 使用 -Xmx 增加堆大小 修复应用程序中的内
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2024-05-15 12:55:32
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当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。1、Java heap space当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误
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2023-07-16 12:57:20
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1. java.lang.OutOfMemory：java heap space当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警，一经发现，立即处理）。原因分析 Javaheap space 错误产生
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2023-09-08 22:48:37
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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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大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造决。
在大数据领域，spark 是一个比较受欢迎的大数据处理平台，但是由于数据量过大等一系列问题，造成任务执行不成功，现在总结个人在工程实践中遇到的一些个奇葩问题．１．数据倾斜问题 现象： １．可能会报资源不足，内存溢出 ２．大部分task 均执行完，只有少数几个task始终在执行中 ３．报错：Container killed on request. Exit code is 143 针对数据倾斜问题的
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2023-08-27 15:36:34
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文章目录Spark问题：spark集群无法停止Spark-shell问题：Spark-shell启动时报错WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicableSpark-submit问题：提交任
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2023-09-20 17:18:48
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1、OOM for Heap=>例如：Java.lang.OutOfMemoryError: Javaheapspace【分析】此OOM是由于JVM中heap的最大值不满足需要，将设置heap的最大值调高即可，参数样例为：-Xmx2G【解决方法】调高heap的最大值，即-Xmx的值调大。2、OOM for Perm=>例如：java.lang.OutOfMemoryError
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2023-06-15 22:04:53
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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 OOM 问题分析Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型：Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。Execution内存是执行内存，文档中说join，aggregate都在这部分内存中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO。其实m
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原创
2021-11-19 08:48:22
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