spark executor的个数和并行任务的个数合理的core，memory比例以及并行度是能显著提升spark执行效率。也是spark优化的一个重点spark executor 数量指定spark executor 数量的公式executor_num = spark.cores.max/spark.executor.cores参数说明：spark.cores.max 是指你的spark程序需要
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2023-08-05 02:37:58
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当我们在使用 Apache Spark 进行分布式计算时，常常会遇到“spark overhead”问题。所谓的“spark overhead”是指由于过多的执行时间被分配给了调度、管理和数据传输等开销，导致实际计算资源的使用效率降低。这篇博文将详细记录解决该问题的过程，帮助大家优化 Spark 作业。
## 环境准备
在解决“spark overhead”问题之前，首先需要准备好开发环境及依
GC overhead limit exceeded
我们将通过一个示例使用情绪分析 NLP 模型来评估评论（文本）字段是否包含正面或负面情绪。使用公开可用的模型，我们将向你展示如何将该模型部署到 Elasticsearch，并在摄取管道中使用该模型将客户评论分类为正面或负面。情感分析是一种二元分类，其中字段被预测为一个值或另一个值。该预测的概率分数通常介于 0 和 1 之间，分数接近 1 表示预测更自信。这种类型的 NLP 分析可以有效地应用于许多
# 深入理解Spark任务中的Full GC
在进行大数据处理时，Apache Spark因其强大的分布式计算能力而广泛应用。然而，Spark任务在执行过程中，有时会因为内存管理不当而触发Full Garbage Collection（Full GC），这不仅影响性能，甚至可能导致任务失败。本文将深入探讨Full GC的概念、背后的原因，并提供一些优化建议。
## 什么是Full GC？
F
原创
2024-10-15 05:18:38
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在大数据处理过程中，使用 Apache Spark 的时候，偶尔会遇到“spark 任务报错 gc”的问题。这种情况通常会严重影响任务的执行效率，有时甚至导致任务失败。接下来，我将详细描述这个问题的背景、现象、分析与解决办法。
### 问题背景
在一个金融数据分析的用户场景中，用户常常需要处理大规模的交易数据，进行实时分析与可视化。这些数据经常是以大数据集的形式呈现，存储在 HDFS 或其他云
文章目录每日一句正能量章节概要2.3 Spark运行架构与原理2.3.1 基本概念2.3.2 Spark集群运行架构2.3.3 Spark运行基本流程总结 每日一句正能量又回到了原点，就从现在开始我的新生活吧。章节概要章节概要：Spark运行架构与原理I. 引言 A. 概述Spark B. Spark的特点和优势II. Spark运行架构概述 A. Spark集群模式 B. Spark运行模式
我们可以使用Apache hudi建立分区或非分区的表。Hudi有主键生成器配置，可以帮助用户以各种方式生成分区和记录主键。但是，如果您使用spark数据源进行编写，那么没有多少人知道Hudi具有分区自动推断功能。在这里，我们可以用一些例子来看看。我们确实从社区听说hudi有很多自定义配置，因此我们先看看社区配置有什么可以操作的。一个这样的强制配置是关于分区主题的。用户需要设置这两个分区配置：（“
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2024-03-04 08:22:06
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事故现场：Error: GC overhead limit exceeded第一反应：数据量是否猛增 ？ select dt,count(*) from ods.ods_x where dt>='2018-03-01' group by dt order by dt desc; 然而并没有第二反应：split字段分布不均 ？ 因为sqoop 抽取的原理是，先求min(split 字
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2023-06-27 23:52:45
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spark执行任务时出现java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded和java.lang.OutOfMemoryError: java heap space最直接的解决方式就是在spark-env.sh中将下面两个参数调节的尽量大 export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=6000M expor...
原创
2023-03-22 22:41:17
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简单地说，Garbage Collection (GC)就是JVM回收不再使用的对象，释放
原创
2021-11-26 16:18:51
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Spark关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）累加器，广播变量。spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）注：此此流程使用 yarn-client 模式1-7 为资源调度（申请资源）
1在本地启动Driver程序
2.向RM申请启动AM
3. AM随机分配一个节点启动AM
4.启动AM
5.AM向RM申请启动Executor
6.AM
.bashrc或.bash_profile中添加export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m -XX:PermSize=1024m -XX:MaxPermSize=1024m"
原创
2021-09-02 17:17:24
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eclipse错误GCoverheadlimitexceeded凯哥Java凯哥java具体详情：Aninternalerroroccurredduring:"Buildingworkspace".GCoverheadlimitexceeded分析：解决方案：原因是Eclipse默认配置内存太小需要更改Eclipse安装文件夹下的eclipse.ini文件。也就是说，eclip
原创
2021-01-09 22:49:41
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Spark：01基础环境一、Spark 框架概述二、Spark环境部署测试1、版本与编译2、部署模式3、架构组成4、本地模式（Local）5、集群模式（Standalone）6、HA集群三、Spark应用组成（重点总结放着这了）1、应用组件2、Web监控四、开发环境搭建测试1、创建Maven工程引入依赖2、WordCount开发3、基础模板开发4、TopKey开发三种排序五、Standalone
具体详情：An internal error occurred during: "Building work
原创
2021-12-29 09:54:48
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当怀疑内存不足时： 方法1： 【监控指标】：Memory Available MBytes ，Memory的Pages/sec， page read/sec， Page Faults/sec 【参考值】： 如果 Page Reads/Sec 比率持续保持为 5，表示可能内存不足。 Page/sec 推荐00-20（如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。如果大于80，表示
# 解析“spark任务 GC很严重”
在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集并提供高效的数据处理能力。然而，有时候在使用 Spark 运行任务时，会遇到 GC（垃圾回收）很严重的问题，导致任务性能下降，甚至失败。本文将介绍为什么会出现这种问题以及如何解决。
## 为什么会出现“spark任务 GC很严重”的问题
在 Spark 中，由于
原创
2024-04-09 04:42:57
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有个老APP在eclipse上，以前打包都很顺利，今天好几次就是打不出来包，总是报错，而且eclipse还经常未响应，非常恶心这软件。后来仔细看了下英文报错内容，大概意思是：无法执行dex，GC空间不足，超额网上查了些资料找到了解决办法，需要对eclipse做相关配置，增加空间，如下：1、关闭Eclipse 打开D:\eclipse\eclipse.ini-startupplugins/org.e
原创
2016-11-23 10:47:44
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java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded GC垃圾回收内存
原创
2023-03-26 13:26:49
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