当触发一个RDD的action后，以count为例，调用关系如下：1. org.apache.spark.rdd.RDD#count
2. org.apache.spark.SparkContext#runJob
3. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob
4. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#
# 如何在Spark中模拟OOM错误
## 介绍
在Spark开发中，经常会遇到内存相关的问题，其中之一就是OOM（Out of Memory）错误。为了帮助你理解OOM错误的产生和处理方法，我将为你介绍一种模拟OOM错误的方法。
## 模拟OOM错误的流程
下面是模拟OOM错误的流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建SparkSes
原创
2023-12-13 05:17:13
68阅读
发一下我三天肝完的菜菜项目过程，林子雨老师的课大作业。介绍配环境，以及遇到的各种问题，方便自己以后万一转码回来重头学。 内容有虚拟机配置，ubuntu安装，创建项目，hadoop部署，python使用spark库等等，也附上所有用到的软件的网盘下载链接，算是提供一个完整的思路。大作业要求：伪分布式hadoop+pandas预处理数据+hdfs保存数据+spark从hdfs读取数据+ sparksq
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2024-04-23 15:14:58
56阅读
一、内存模型spark运行使用内存主要包含driver和executor，通过driver-memory和executor-memory进行设置，通过运行机制得知，driver负责提交注册，接受executor反向注册，stage划分和task任务分发等工作，默认内存大小为1G，在使用collect算子时，需要注意oom，因为collect算子将数据拉取到driver，spark的主要作业发生在e
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2023-08-04 10:23:42
807阅读
一、Spark运行原理Spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动（参见 client和cluster的区别）。Driver进程最开始会向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，比如YARN资源管
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2023-12-14 18:57:44
100阅读
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
87阅读
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
88阅读
# 深入理解 Driver Spark： Apache Spark 的核心组件
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。其中，Driver 是 Spark 的核心组件之一，负责控制和管理 Spark 应用程序的执行。在本文中，我们将深入探讨 Driver Spark 的角色、功能以及其工作原理，并通过代码示例帮助读者理解这一组件。
## Driver
为了规划和执行分布式计算，使用job概念，使用Stages和Tasks，跨工作节点执行。 Spark由driver组成，在一组工作节点上协调执行。它还负责跟踪所有工作节点，以及节点上执行的工作。Driver：包含应用程序和主程序。Executor：工作节点上运行的进程。Inside the executor, the individual tasks or computations are run
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2023-11-28 02:56:58
99阅读
Spark核心组件 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务(task)；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况； ExecutorSpark Executor节点是一个JVM进程，负责
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2023-07-11 10:27:30
114阅读
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
300阅读
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
632阅读
一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？1.driver & executor浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度t
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2024-05-28 22:26:01
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Spark运行框架Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是 slave，负责实际执行任务。核心组件对于 Spark 框架，计算的时候的两个核心组件：Driver和ExecutorDr
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2023-10-09 09:59:26
82阅读
详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(可以是Spark Stand
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2023-10-31 22:51:51
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问题描述在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数：SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spar
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2023-06-20 14:58:53
265阅读
driver在spark中并不是一个非常重要的概念，但是在学习过程中对于他的理解感觉比其他组件都要费劲，花了几天的功夫终于把Driver弄明白了，希望这篇博客能对刚学习spark的人有点帮助因为driver这个概念的理解与spark的运行模式有关，所以在讲解spark之前会先讲一下spark的四种分布式运行模式spark的四种分布式运行模式 如图所示，上方为spark的架构图，spark的组件可以
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2023-07-17 15:34:16
226阅读
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，DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行，如果用户自己写的程序有过多的步骤，切分出过多的Stage，这部分信息消耗的是Driver的内存
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2024-02-29 14:49:05
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为什么我们需要Spark集群？Spark 高性能的关键在于其使用了并行计算。在传统的关系型数据库中，匹配大数据的扩展工作仅限于一台机器，计算性能有限。而Spark可以进行水平扩展，也就是可以近乎无限地添加新的机器或算力到一个集群中。集群里的机器可以像一个团队一样工作，并且产出数据分析师想要的结果。Spark集群里的两种角色集群中存在两种角色，分别是Driver和Worker。我们可以假设集群中的某
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2023-11-14 17:52:06
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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
