建立如图maven工程 maven的pom文件内容参考别的随笔 参考pom文件内容 同时记得添加scala oom内存溢出异常(out of memory)

引用自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c4224614143bbae87a221207d0d82f2747f41802bded602571507be9dad58f49d8b9972b2b8933712d5cd04e53914aef925125b061d70ab6f45ff0bb806ac0ea81c4de2444ca24127bf0aed80655

问题描述: 在使用spark过程中,有时会因为数据增大,而出现下面两种错误: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够,但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足,而是driver的内存给的不足.在standalone client模式下用spark-submit提交任务时(

背景 长话短说,我们部门一个同事找到我,说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM,从来没有坚持过超过三四天的,叫帮看一下. 这种事情一般我是不愿意看的,因为大部分情况下spark oom就那么几种可能: 数据量拉太大,executor内存爆了: shuffle过程中数据量太大,shuffle数太少,内存又爆了: 闲着蛋疼调用collect之类的方法,把数据往dirver上一聚合,driver内存爆了 闲着蛋疼又调用了一下persist还把结果存内存,还是

问题导读 1.当前集群的可用资源不能满足应用程序的需求,怎么解决? 2.内存里堆的东西太多了,有什么好办法吗?         1.WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito ensure that workers are registered and have sufficient memory 当前的集群的可用资源不能满足应用程序所请求的资源. 资源分2

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

一.异常情况 Spark on yarn模式下,当yarn为client的模式时没有OOM而cluster模式下出现OOM 二.异常分析 由于client模型没有出现OOM而cluster模式出现OOM,那么出现OOM的原因必然是Driver引起的.Driver在client模式或cluster模型运行所占用的内存是一致的,Driver运行在JVM中,JVM会加载相关的配置参数等信息.不幸的是,在client模式下加载的本地JVM永久代[垃圾回收的某个阶段]配置信息[默认为128M],而在clu

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

1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

spark 之所以需要调优,一是代码执行效率低,二是经常 OOM 内存溢出 内存溢出无非两点: 1. Driver 内存不够 2. Executor 内存不够 Driver 内存不够无非两点: 1. 读取数据太大 2. 数据回传 Executor 内存不够无非两点: 1. map 类操作产生大量数据,包括 map.flatMap.filter.mapPartitions 等 2. shuffle 后产生数据倾斜 Executor 内存不够 有个通用的解决办法就是增加 Executor 内存 --

[重要] Spark性能调优——扩展篇 : http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/51705043

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

摘要: 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略 内容: 1.spark 提供的持久化方法 如果要对一个RDD进行持久化,只要对这个RDD调用cache()和persist()即可.在第二次计算RDD是就不用再重新计算了,从而提高spark作业效率对于persist()方法而言,我们可以根据不同的业务场景选择不同的持久化级别. 2.Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据保

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来

1. RDD是什么RDD:Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的弹性分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间可重复使用. 2. 为什么会产生RDD? (1)传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式中要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法. (2)RDD是一种有容错机制的特殊集合,可以分