## Spark 如何纯内存处理数据
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，尤其以其在内存计算方面的能力而著称。本文将深入探讨 Spark 如何实现纯内存计算，基本原理，架构概念和代码示例，以帮助开发人员更好地利用 Spark 的内存计算能力。
### 一、内存计算的优势
在传统的基于磁盘的计算框架中，每次数据处理都需要从磁盘中读取数据，计算完成后又将结果写回磁盘。这种
一、Spark RDDSpark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备可扩展性，任务容错等特性，每个Spark应用都是由一个driver program 构成，该程序运行用户的 main函数 。Spark提供的一个主要抽象就是 RDD(Resilient Distributed Datasets),这 是一个分布在集群中多节点上的数据集合，利用内存和磁盘作为存储介质。其中内存为主要数据存储对象，支
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2023-11-02 12:20:28
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由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序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。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。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，其实主要就是在于
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2024-04-24 09:26:34
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# Spark 内存如何分配：解决内存不足的问题
在大数据处理领域，Apache Spark 被广泛应用于数据处理和分析。而内存的合理分配是保证 Spark 应用程序性能的重要因素之一。本文将探讨 Spark 内存分配的基本原理，并提供一个示例以解决实际应用中内存不足的问题。
## Spark 内存管理架构
在 Spark 中，内存分为两大部分：执行内存和存储内存。执行内存用于存储运行时的计
spark core实现了spark的基本功能：存储交互、任务调度、内存管理、错误恢复等；本片文章主要介绍与数据交互相关的核心技术点。本文目录：RDD特性及交互shuffle操作及调优RDD持久化的应用Broadcast Variables&Accumulators共享变量的优势及应用场景下篇预告 RDD特性及交互弹性分布式数据集(resilient distributed dat
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2023-11-13 17:32:14
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在多线程的世界里，一共有三个问题：原子性问题、可见性问题、有序性问题。整个java并发体系也是围绕着如何解决这三个问题来设计的。volatile关键字也不例外，我们都知道它解决了可见性和有序性，但是不能保证原子性。这篇文章也主要基于其中一个特性，也就是研究一下volatile是如何保证有序性的。一、有序性1、有序性案例有序性指的是：程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。我们可以先看一个被列举了一万
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2024-08-06 15:09:41
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内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存（或许大家都希望将所有数据都加载到内存），优化Spark的缓存以及内存回收（GC）所占用的开销。1，对象所占用的内存首先要估算对象所占用的内存，然后从两方面进行改进–通过改变数据结构或者采用序列化的方式。1.1，确定内存消耗创建一个RDD，然后将其放入缓存，最后阅读驱动程序中SparkContext的日志。日志会告诉我们每一部分所占用的内存大小，可以收集该
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2023-06-11 14:57:23
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在Kubernetes（K8S）中，纯ecc内存指的是使用完全容器化环境来实现ECC（Error-Correcting Code）内存，以提供更高的稳定性和可靠性。在本文中，我将向您介绍如何在K8S中实现纯ecc内存。首先，让我们来了解一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个Pod（包含纯ecc内存的容器） |
| 步骤二 | 配置Pod的
原创
2024-05-16 10:50:02
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堆内和堆外内存规划1.堆内内存：由-executor-memory配置，executor内所有并发任务共享将对象转换为二进制字节流，本质上可以理解为将非连续空间的链式存储转化为连续空间或块存储2.堆外内存：由spark.memory.offHeap.size配置，优化内存的使用，提高shuffle时排序效率，存储经过序列化的二进制数据，默认关闭3.内存管理接口：MemoryManager（静态内存
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2024-04-08 09:56:55
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# Spark内存如何划分的方案
在使用Spark进行大数据处理时，合理地划分内存是非常重要的。Spark内存分为几个部分，包括Execution Memory、Storage Memory、User Memory和Reserved Memory。本文将介绍如何划分Spark内存，并通过一个具体的问题示例来说明如何应用这个方案。
## Spark内存划分方案
1. **Execution M
原创
2024-06-09 03:27:19
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1.堆内内存与堆外内存 作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。 堆内内存受到 JVM 统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。1
executor堆外内存 两个参数–conf spark.yarn.executor.memoryOverhead–conf spark.core.connection.ack.wait.timeout什么情况需要调节堆外内存？Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存。默认情况下，这个堆外内存
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2023-10-17 08:22:43
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当Windows里运行spark程序长时间不报错也不出结果Windows内存不足也可能导致Spark程序长时间没有报错也没有输出结果的情况。Spark在处理大规模数据时需要大量的内存，如果可用内存不足，可能会导致程序运行缓慢或无法完成任务。 要确认内存是否是问题所在，可以执行以下操作：检查内存使用情况：打开Windows任务管理器，切换到"性能"选项卡，查看"内存"部分。观察可用内存和已使用内存的
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2023-09-06 13:59:29
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在现代应用程序中，分页是一项重要的功能，尤其是在处理大量数据时。Java 提供了许多方式来进行分页，其中“java纯内存分页”方案是一个高效的方案，旨在保持高性能和简单性。本文将详细探讨这一技术的实现过程，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及多协议对比等方面。
### 协议背景
随着网络应用程序的复杂性增加，数据的存储和高速访问显得尤为重要。尤其是在大数据时代，如何快速有效地
## 如何配置 MongoDB 纯内存模式
### 1. 熟悉 MongoDB 配置
在开始配置 MongoDB 纯内存模式之前，首先需要熟悉 MongoDB 的基本配置信息。MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库系统，我们可以通过配置文件对其进行各种设置，包括数据存储路径、日志路径、监听端口等。
### 2. 创建配置文件
为了实现 MongoDB 纯内存模式，我们需要创建一个
原创
2024-03-09 03:45:44
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Spark环境搭建
学习目标1.了解Spark发展史2.完成Spark环境搭建3.掌握Spark入门案例-WordCount4.完成将Spark任务提交到Yarn1. 课程说明1.1 课程安排整个Spark 框架课程分为如下9个部分，如下图所示：第1章：Spark环境搭建第2章：SparkCore第3章：SparkStreaming第4章：Spar
spark 之所以需要调优，一是代码执行效率低，二是经常 OOM 内存溢出内存溢出无非两点：1. Driver 内存不够2. Executor 内存不够Driver 内存不够无非两点：1. 读取数据太大2. 数据回传Executor 内存不够无非两点：1. map 类操作产生大量数据，包括 map、flatMap、filter、mapPartitions 等2. shuffl
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2023-07-04 11:20:35
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工作中经常用到Spark内存调参，之前还没对这块记录，这次记录一下。环境参数spark 内存模型中会涉及到多个配置，这些配置由一些环境参数及其配置值有关，为防止后面理解混乱，现在这里列举出来，如果忘记了，可以返回来看看：spark.executor.memory ：JVM On-Heap 内存（堆内内存），在使用 spark submit 提交的时候，可以通过配置 --executor-memor
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2024-07-29 15:14:20
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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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