# Spark内存设置与优化
## 引言
Apache Spark是一款强大的分布式数据处理框架，因其在大数据处理中的高效性能和灵活性而受到广泛使用。在使用Spark时，内存的管理和配置是至关重要的，由于内存直接影响到Spark应用的性能和稳定性，今天我们将详细探讨如何设置Spark的内存参数，并提供相关的代码示例和最佳实践。
## Spark的内存模型
在深入内存设置之前，我们首先要了解
Spark内存管理简介Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占 Spark提供了2种内存分配模式：静态内存管理统一内存管理本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析(主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析) 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍堆内内存在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其它内存
转载
2023-11-01 23:40:18
73阅读
一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜(Data Skew)什么是数据倾斜？对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition)的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜没有解决，完全没有
转载
2023-10-23 23:16:03
103阅读
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
转载
2023-08-23 10:06:59
182阅读
Spark使用过程中会有多种内存溢出的情况，即包括driver端的内存溢出，map对象过多内存溢出，数据不平衡内存溢出，shuffle后内存溢出以及standalone资源分配不均匀导致的内存溢出。driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：Spark.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext
转载
2023-09-08 18:21:52
86阅读
xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
转载
2023-10-26 10:36:01
117阅读
文章目录Spark调优代码调优参数调优参数调优模板数据倾斜调优 Spark调优代码调优1.避免创建重复的RDD 2.尽可能复用同一个RDD 3.对多次使用的RDD进行持久化 持久化策略选择：默认情况:MEMORY_ONLY（性能最高，前提内存足够，实际生产环境中也不可能把所有的内存提供给你进行持久化，数据量一大就会导致JVM的OOM（out-of-memory:内存溢出）若使用MEMORY_ON
idea有个配置文件，可以设置内存大小的，就跟咱的jvm的内存里面的堆大小，栈大小等等，可以设置的，而且设置了之后，你这个的性能就会得到提升。具体看下面怎么修改。先说所要修改的文件 idea.vmoptions 的位置，这个不同的平台，估计名称可能有些差别。mac的如下图具体怎么找到这个地方的，刚刚使用mac的估计不会，老手就会啦，option + cmd + P 隐藏或
转载
2023-10-11 23:43:28
558阅读
这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
什么是内存溢出 JVM运行过程中，程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据，当程序申请的内存空间系统无法满足时，就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同，下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。OutOfMemoryError与StackOverflowError JVM内存溢出分为两种情况，OutOfMemoryError和StackOverflowError。OutO
转载
2023-10-19 19:30:04
231阅读
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
重启idea
转载
2020-10-13 15:30:00
1761阅读
2评论
最近使用Intellij idea(phpstorm、webstorm、pycharm、rubymine等类似)开发的时候，经常遇到内存被占满，导致异常卡顿，一开始总以为是自己程序内存泄露，后面发现即使不启动自己的项目，只是单纯的开发，依然会出现内存占满甚至溢出的情况。最后，实在受不了，在各大技术网站上搜罗相关文章，都说修改Intellij idea默认的vm配置文件即可增大使用内存，比如，将bi
一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了
Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况1.map执行中内存溢出2.shuffle后内存溢出内存溢出解决方法：1.map过程产生大量对象导致内存溢出： 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的，例如：rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)，这个操作在rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存
转载
2023-09-04 23:17:30
276阅读
Spark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map过程也是在这个内存中执行的。Storage内存是存储broadcast，cac
在Intellij-idea中用maven编译项目时出现了下面的异常信息：系统资源不足。
有关详细信息，请参阅以下堆栈追踪。
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at com.sun.tools.javac.zip.ZipFileIndex$ZipDirectory.findCENRecord(ZipFileIndex.java:698)
一.场景：在实时任务 注册和激活相关的任务 GamePublishKpi 中，程序运行一段时间，就会报内存溢出 二.分析方法 ps -ef | grep GamePublishKpi 找出运行的程序 jmap -heap 27075（进程号） 查看该程序的运行过程中内存的使用情况该命令对应的参数解读： javascr
原创
2023-05-18 14:04:11
151阅读
一 常规性能调优1 . 分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu
