转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark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.后面先总结一下我对Spark内存模型的…

在Spark 0.6和0.7时,Shuffle的结果都需要先存储到内存中(有可能要写入磁盘),因此对于大数据量的情况下,发生GC和OOM的概率非常大.因此在Spark 0.8的时候,Shuffle的每个record都会直接写入磁盘,并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件.这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题,但是又引入了另外一个问题:生成的小文件过多,尤其在每个文件的数据量不大而文件特别多的时候,大量的随机读会非常影响性能.Spark 0.8.1为了解决0.8中引入的问题,引入…

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai…

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

pyspark Python3.7环境设置 及py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe解决! 环境设置 JDK: java version "1.8.0_66" Python 3.7 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境变量 export PYSPARK_PYTHON=…

JVM组成.GC回收机制.算法.JVM常见启动参数.JAVA出现OOM,如何解决.tomcat优化方法…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 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Spar…

累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数. Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器.下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster(&q…

android开发,从2010年開始学习到如今的独立完毕一个app,这漫长的四年,已经经历了非常多次bug的折磨.无数次的加班训练.然而,自以为自己已经比較了解android了,却近期在一个项目上.由于oom而折腾了一个周,回到原地.认识了自己的不足,感觉自己是如此的菜鸟呀. 好了,不废话,大家在使用开发android的时候,非常少会注意或者意识到释放内存的重要性.由于大家在使用过程中,涉及的图片资源不多,或者比較稳定,来回切换界面,图片也就那么几张或者使用的都是非常小的图片,根本不会感觉到图片…

1. 表中数据过亿,加载速度过慢,而我只需要加载增量数据 如:加载昨天一整天的数据,添加predicates分区,方法如下: //predicates相当于是把昨天的数据分成一个区,其它的数据不加载 val predicates: Array[String] = Array(s"created_at >=\'" + getDateTime.getYesDate() + "\' and created_at <\'" + getDateTime.getNo…