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
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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。
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原创
2024-10-17 11:23:57
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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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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#
```上节我们讲了android的环境变量与配置，接下来我们就可以开发了，首先我们先进一个android项目```1.右键New--->Android Application Project,如图：我们填写应用名称，以及包名下面我们设置api版本,minimum required sdk为程序最低支持的版本，target sdk为程序的目标sdk版本compile with为程序的编译sdk
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2023-06-24 18:29:40
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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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# Spark 网页打不开的解决方案
在日常使用Spark时，遇到网址打不开的情况是常见问题，可能由多种原因造成。本文将提出一个系统化的项目方案，包括问题分析、解决方案及相应的代码示例，帮助用户顺利访问Spark。
## 问题分析
打不开网址的原因可能包括：
1. **网络连接问题**：用户的网络出现故障或不稳定。
2. **DNS解析失误**：DNS服务器可能无法解析到正确的IP地址。
# Spark邮箱无法连接怎么办
在现代社会中，电子邮件已经成为了人们日常沟通的重要工具。然而，有些用户在使用Spark邮箱时可能会遇到连接失败的问题，这会导致无法正常收发邮件。本文将帮助您解决Spark邮箱无法连接的问题，并提供一些实用的示例和代码。
## 解决步骤
1. **检查网络连接**
在尝试连接Spark邮箱之前，首先检查您的网络连接是否正常。确保您的设备已经成功连接到互
原创
2024-10-18 07:49:08
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# Spark的离线数据处理解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark作为一个强大的计算框架，被广泛用于对大量数据的实时处理以及离线处理。离线数据是指在特定时间点上收集的数据，通常用于后续的数据分析和报告。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Spark处理离线数据，通过一个实际的示例来展示如何读取、处理和存储离线数据，并使用状态图阐明流程。
## 离线数据处理面临的问题
在处理离线数据
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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手机在刚刚购买回家的时候，用户一般都会觉得它的速度非常的快。但是当手机使用了半年、一年之久的时候，人们就会慢慢发现，手机的运行速度变得越来越慢了，手机变卡了怎么办。接下来就给大家介绍一下怎么才能让手机使用不再卡顿。 手机变卡了怎么办 方法一：删应用，清空手机的存储空间，减少日常后台运行的程序数量 现在手机容量的越来越大，应用商店也让手机下载应用变得相当的方便，不过很多应用只是下
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2024-01-22 19:17:51
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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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在使用Apache Spark的分布式计算过程中，ResourceManager的故障往往是一个棘手的问题。这种情况下，应用程序将无法调度资源，最终导致运行失败。以下是我整理的关于“spark的resourcemanager出不来怎么办”的解决方案。
问题背景
在某次项目部署过程中，作为一名数据工程师，我遇到了Spark的ResourceManager无法启动的问题。这个问题在分布式计算环境中
1.需求的出现 当我们在driver端调度spark作用的过程中，需要向各个节点发送任务“数据”--Rdd，一个般一个Rdd会对应多个任务，没一个任务可以交给一个excutor执行，而一个excutor可以开启多个线程去计算，那么此时每个线程都要从Driver端获取Rdd,那样就会产生大量的副本，当需要向excutor传递大型变量的时候，就会产生大量的网络占用，而且多次序列化，与反序列化都会占用
## 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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数组元素过多应该怎么处理？栈内存是编译器自动分配和释放的空间，存一些局部变量啦栈是一块连续的内存区域，大小是操作系统预定好的，windows下栈大小是2M（也有是1M，与操作系统、硬件等有关，部分编译器中可设置）堆内存比较高级，是用户自己申请、释放的空间，比如动态申请new。记得释放，内存泄露了别怪我堆是不连续的内存区域，大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存（32bit系统理论上是4G）定义参考根
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2023-11-28 20:14:03
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我想让我的博客的文章被收录的更多怎么办？希望大家多多帮助，谢谢！
原创
2009-01-05 11:01:05
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A，数据倾斜解决方案 使用随机key实现双重聚合
使用随机key实现双重聚合
1、原理
这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就
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2023-12-08 10:51:38
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