# SQL Spark溢出：解析与解决方案
在大数据处理中，Apache Spark 以其高效的数据处理能力广受欢迎。尤其是在 SQL 操作中，用户常常希望能够轻松处理大规模的数据集，但这也可能导致一些潜在的问题，例如“溢出”。本文将探讨 Spark SQL 中可能出现的溢出问题，如何识别和解决这些问题，以及如何编写有效的代码来最小化风险。
## 什么是溢出？
溢出是指在数据运算过程中，由于
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
135阅读
# Spark SQL内存溢出问题及解决方案
## 引言
在大数据处理的领域，Apache Spark因其强大的计算能力和灵活的API而广受欢迎。尤其是Spark SQL，可以利用SQL语法处理复杂的数据分析任务。然而，在大量数据处理过程中，内存溢出（Out of Memory, OOM）的问题时有发生，这会导致任务失败甚至影响整个集群的稳定性。本文将探讨Spark SQL内存溢出的成因、状态
数据库日志管理1 日志的管理
SQL SERVER的日志达到一定程度时，会阻塞其它事务的处理，引起日志溢出的主要原因有：
1：系统管理人员没有及时清除日志。SQL SERVER在缺省值下，必须定期备份数据和日志，日志不能自动的清除。
2：由于执行非法的语句，如执行一条update语句，由于条件出错，导致无限量的产生日志，直到系统死机。针对不同的错误原因，错误的严重性，采取
转载
2023-11-02 21:37:38
58阅读
一、基本概念内存溢出：简单地说内存溢出就是指程序运行过程中申请的内存大于系统能够提供的内存，导致无法申请到足够的内存，于是就发生了内存溢出。内存泄漏：内存泄漏指程序运行过程中分配内存给临时变量，用完之后却没有被GC回收，始终占用着内存，既不能被使用也不能分配给其他程序，于是就发生了内存泄漏。 内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现o
转载
2023-10-26 11:46:54
297阅读
# Spark SQL 内存溢出解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的框架。尽管Spark有强大的计算能力，但内存管理不当有时仍会导致内存溢出的问题。这不仅可能导致任务失败，还会影响整个集群的性能。本文将讨论如何解决 Spark SQL 的内存溢出问题，并提供代码示例和可视化图表。
## 一、内存溢出的原因
Spark SQL 的内存溢出主要是由以下原因造成的
一、内存分配众所周知，SparkSQL操作最终是要被转换为spark操作的，而Spark是基于内存运算的，不管是运算还是shuffle操作亦或是persist/cache操作，都需要内存资源，这些操作的内存资源的在一个执行者进程所拥有的内存占比可以通过参数指定。 举个例子来说，当shuffle和cache的内存占比比较低，那么用于计算的内存就越高，但这又会使得用于cache受限，而cache操作本
转载
2023-12-09 13:11:08
83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
转载
2023-12-03 08:09:42
108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
194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
95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
转载
2023-11-12 10:59:50
78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
转载
2023-11-24 21:32:32
110阅读
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
241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
转载
2023-11-13 17:32:14
66阅读
spark的内存按照存储位置主要分为两大块jvm堆内主要分为三部分storage 用于rdd的缓存和存储 默认占60%？，可以占用execution的空间，但是当execution空间不足的时候需要释放execution 用于reduce的shuffle阶段存放数据 默认占20%，可以占用storage的空间，涉及到shuffle的复杂性，占用时不能释放，只能等它运行结束释放other 用于用户代
# Spark 堆栈溢出：概述与解决方案
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架。然而，在某些情况下，尤其是使用复杂的操作时，会出现堆栈溢出（Stack Overflow）问题。堆栈溢出通常发生在递归调用、过深的数据结构、或处理大规模数据时的计算。这篇文章将探讨堆栈溢出的原因、如何检测并避免这种情况，并提供解决方案的代码示例。
## 堆栈溢出的原因
在 Spark 中，产生堆栈
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
转载
2024-06-01 20:51:52
26阅读
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
转载
2023-05-18 14:04:11
175阅读
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
160阅读
spark sql
Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决（Shuffle通信原理） 问题描述Spark-1.6.0已经在一月份release，为了验证一下它的性能，我使用了一些大的SQL验证其性能，其中部分SQL出现了Shuffle失败问题，详细的堆栈信息如下所示：16/02/17 15:
转载
2024-08-14 18:09:28
57阅读
