spark.driver.memory 当运行hive on spark的时候，每个spark driver能申请的最大jvm 堆内存。...该参数结合 spark.driver.memoryOverhead共同决定着driver的内存大小。 driver的内存大小并不直接影响性能，但是也不要job的运行受限于driver的内存....Spark允许您根据工作负载动态扩展分配给Spark应用程序的集群资源集。 要启用动态分配，请按照动态分配中的步骤进行操作。 除了在某些情况下，强烈建议启用动态分配。 5....但是，对于在Spark上运行的作业，作业提交时可用executor的数量部分决定了reducer的数量。当就绪executor的数量未达到最大值时，作业可能没有最大并行度。...这可能会进一步影响第一个查询的性能。 在用户较长期会话中，这个额外时间不会导致任何问题，因为它只在第一次查询执行时发生。然而，诸如Oozie发起的Hive工作之类的短期绘画可能无法实现最佳性能。
一、究竟会出什么问题 因为HDFS为了加速数据的存储速度，将文件的存放位置数据（元数据）存在了NameNode的内存，而NameNode又是单机部署，如果小文件过多，将直接导致NameNode的内存溢出...一个文件如果小于128MB，则按照真实的文件大小独占一个数据存储块，存放到DataNode节点中。同时 DataNode一般默认存三份副本，以保障数据安全。...NameNode的内存数据将会存放到硬盘中，如果HDFS发生重启，将产生较长时间的元数据从硬盘读到内存的过程。...如果一个文件大于128MB，则HDFS自动将其拆分为128MB大小，存放到HDFS中，并在NameNode内存中留下其数据存放的路径。不同的数据块将存放到可能不同的DataNode中。...四、小文件的其它危害 小文件除了可能会撑爆NameNode。另一个是hive或者spark计算的时候会影响它的速度，因为spark计算时会将数据从硬盘读到内存，零碎的文件将产生较多的寻道过程。
本文之所以取名为 "Spark 内存管理的前世今生" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案，而在之前一直使用旧方案。...今生 上面我们提到旧方案的两个不足之处，在新方案中都得到了解决，即： 新方案 storage 和 execution 内存可以互相借用，当一方内存不足可以向另一方借用内存，提高了整体的资源利用率 新方案中...) 为 execution 空闲内存和申请内存 size 的较小值，这说明了两点： 能借用到的内存大小可能是小于申请的内存大小的（当 executionPool.memoryFree 中 storage 和 execution 之间可以发生内存借用，但总的来说，spark.memory.storageFraction 越大，运行过程中，storage 能用的内存就会越多。...然后，请你在大致回顾下这篇文章，有没有觉得缺了点什么？是的，是缺了点东西，所谓 “内存管理” 怎么就没看到具体是怎么分配内存的呢？是怎么使用的堆外内存？
，当used_heap 接近committed_heap的时候，heap就会grow up，直到等于max_heap used_heap: jvm中活动对象占用的内存，即实际的物理使用内存 commited_heap...used_heap为5G左右，整个过程中，最大的能达到6.89G。 这时候，会不会又觉得，最大8G，现在最多也才用6.89G，还有1G的内存没用啊？ 回顾一下spark统一内存模型： ?...：shuffle、sort、aggregation等这些计算时会用到的内存；估算大小为2.3G（8G-300M)*0.6*0.5 storage：主要用于rdd的缓存；3G（8G-300M)*0.4...最严重的是，在最后，老年代也发生了gc 3、总结 上面说了那么多，也有点乱，总结一下： 判断内存够不够，不能只看总图，要清楚内存分几个模块，几个模块分别起什么作用。...一般出现内存不够用的地方是 shuffle时的计算内存，计算内存真实的可用内存大小并不是在dtop总图上看到的那么大。
icon1.jpg mmap 函数是 unix/linux下的系统调用。 当存在客户－服务程序中复制文件时候，其数据流如下，要经历四次数据复制，开销很大。...MAP_ANONYMOUS 建立匿名映射，此时会忽略参数fd，不涉及文件，而且映射区域无法和其他进程共享。...，参数length则是欲取消的内存大小。...printf("文件大小大于一页大小\n"); printf("访问文件大小内存地址\n"); p_map[size] = '9'; /* 正常访问...分别对应文件大小大于一页内存大小的dayu.txt； 文件大小小于一页内存大小的xiaoyu.txt,； 文件大小等于一页内存大小的dengyu.txt: ./out3 dayu.txt .
： option("numPartitions", 10) 在这里，除了可以指定分区外，还可以设置上界和下界，任何小于下界的值都会被分配在第一个分区中，任何大于上界的值都会被分配在最后一个分区中。...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。...如果写入产生小文件数量过多，这时会产生大量的元数据开销。...同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。 在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。...Spark 2.2 引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是 maxRecordsPerFile 参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。
最大数量 set spark.executor.cores=4;--设置每个executor用的core set spark.executor.memory=8g;--设置每个executor的内存大小...=134217728; --决定每个map处理的最大的文件大小,可以根据总文件大小以及这个参数的设置调整map的数量，动态调整，当map数量比较小且执行非常慢时，可以将此参数调小 set...中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到 --Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作...set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9 --map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush set hive.ignore.mapjoin.hint...=60000000;--（将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值） set hive.stats.autogather=false;--即插入数据时会优化统计，如此在大的动态分区时
，必须大于等于1-XX:GCLogFileSize=100M //设置滚动日志文件的大小，必须大于8k，当前写日志文件大小超过该参数值时，日志将写入下一个文件-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError...//当JVM发生OOM时，自动生成DUMP文件。...www.eclipse.org/mat/downloads.php拷贝到目录下，进行解压：unzip MemoryAnalyzer-1.10.0.20200225-linux.gtk.x86_64.zip修改MAT的内存大小...， 注意这个大小要根据你dump文件大小来的，如果dump文件是10GB那么 这里最好配置大于10GB，否则会报MAT内存不足的异常，由于我的dump 有29G，于是设置了30Gvim MemoryAnalyzer.ini-Xmx30760m...Result 对象图片查询代码，分析原因查询HBase 使用的是scan模式，当查询的访问特别大时，直接将所有结果放入到了List中，导致jvm 发生了Full GC，于是该时间段内所有请求都超时。
欢迎关注我的微信公众号：FunnyBigData 在《Spark 内存管理的前世今生（上）》中，我们介绍了 UnifiedMemoryManager 是如何管理内存的。...初始的用于 unroll 的内存大小由 spark.storage.unrollMemoryThreshold 控制，默认为 1M。...因为所有展开的 records 都存入了 vector 中，所以从图中可以看出，每当在计算 vector 的估算 size 后，就会与累计已申请的 unroll 内存大小进行比较，如果 vector 的估算...一个简单的治标不治本的改进方案是将 memoryGrowthFactor 的值设置的更小（当前为 1.5），该值越小发生上述情况的概率越小，并且，这里的申请内存其实只是做一些数值上的状态更新，并不会发生耗资源或耗时的操作...stop 时，会 clear 整个 MemoryStore 中的所有 blocks，这时会释放所有的 DirectByteBuffers 及其指向的内存 接下来是： val bbos = new ChunkedByteBufferOutputStream
spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存大小 spark.memory.fraction 堆内内存中，Spark缓存RDD和计算的比例 spark.memory.storageFraction...默认并行度 spark.sql.shuffle.partitions Shuffle过程中的Reducer数量 Shuffle配置 spark.shuffle.file.buffer 设置shuffle...spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值...当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold，或者...parition 的条数大于该值（所有 parititon 条数的中位数）且大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold，才会被当做倾斜的
当主动“ NameNode”发生故障时，被动“ NameNode”将替换集群中的主动“ NameNode”。因此，群集永远不会没有“ NameNode”，因此它永远不会失败。...9.为什么经常要在Hadoop集群中删除或添加节点？ Hadoop框架最吸引人的功能之一是对商用硬件的利用。但是，这导致Hadoop群集中频繁出现“ DataNode”崩溃。...10.两个客户端尝试访问HDFS中的同一文件时会发生什么？ HDFS仅支持独占写入。 当第一个客户端联系“ NameNode”以打开文件进行写入时，“ NameNode”将租约授予客户端以创建此文件。...为什么我们为此需要“减速器”？ 这个答案包括很多要点，因此我们将按顺序进行讲解。 我们无法在映射器中执行“聚合”（添加），因为在“映射器”功能中不会发生排序。...没有这样的规定或内置的分区支持 Apache Spark面试问题 46.什么是Apache Spark？
将写查询发送到Percona XtraDB群集时，所有节点会将写集存储在名为gcache的文件中。默认情况下，该文件的名称为galera.cache，它存储在MySQL数据目录中。...这是一个非常重要的文件，并且像往常一样，对于MySQL中最重要的变量，默认值不适用于高负载服务器。让我们看看为什么它很重要，以及如何为集群的工作负载计算正确的值。 什么是gcache？...当节点离开群集（崩溃或维护）时，它显然停止接收更改。当您尝试将节点重新连接到群集时，数据将过时。Joiner节点需要要求捐助方发送在停机期间发生的更改。...在WAN连接和大型数据集的情况下，可能需要几天的时间。 这就是为什么正确的gcache很重要的原因。它以循环日志的形式工作，因此当它充满时，它会从头开始重写写集。...使用更大的gcache，节点可以在不使用SST的情况下有更多时间离开群集。 计算正确的大小 当技巧与用于计算正确的InnoDB日志文件大小的技巧非常相似时。我们需要检查每分钟写入多少字节。
","0.4"); 4.2、调节executor堆外内存与连接等待时长 (1)有时候Spark作业处理时会报错如：shuffle file cannot find 、 executor lost 、...spark的启动指令中添加参数，默认情况下堆外内存大小为三百多MB,可调节为1G\2G\4G…,可以避免某些JVM OOM问题，同时让Spark作业有较大性能提升； (3)调节连接等待时长 当某个...永久代(Permgen)溢出的错误，是因为本地client模式默认内存大小为128MB,但是cluster模式默认为82MB,可以在提交Spark作业时设置永久代内存大小： -- conf...8.6、sample采样倾斜key进行两次join (1)方案思路：关键在于将发生数据倾斜的key单独拉出来放到一个RDD中，然后利用这个RDD和其它的RDD单独进行join操作，从而将key对应的数据分散到多个...task中进行join操作，避免了所有倾斜Key混在一个RDD中导致只有一个RDD发生数据倾斜； (2)什么时候适用这个方案？
因此，如果只看一眼基本文件，那么存储布局看起来就像是写时复制表的副本。 定期压缩过程会从增量日志中合并这些更改，并生成基础文件的新版本，就像示例中10:05发生的情况一样。...将此设置为大于0的值，将包括在fromCommitTime之后仅更改指定提交次数的记录。如果您需要一次赶上两次提交，则可能需要这样做。...如何部署Hudi作业 写入Hudi的好处是它可以像在YARN/Mesos甚至是K8S群集上运行的任何其他Spark作业一样运行。只需使用Spark UI即可查看写入操作，而无需单独搭建Hudi集群。...Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。
Spark 一、Spark概述 1、什么是Spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。...在 “Cluster” 模式中，框架在群集内部启动 driver。在 “Client” 模式中，submitter（提交者）在 Custer 外部启动 driver。...cpu个数 Job：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job Stage：每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet...，Stage的边界就是发生shuffle的地方 Task：被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位...TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。
Spark SQL 自适应执行优化引擎 背景 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。...在Spark SQL中， shufflepartition数可以通过参数spark.sql.shuffle.partition来设置，默认值是200。...spark.sql.adaptive.forceApply -- V3.0 自适应执行在没有需要shuffle或者子查询的时候将不适用，当设为true始终使用 spark.sql.adaptive.logLevel...判断分区是否是倾斜分区的比例 当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold...，或者 parition 的条数大于该值（所有 parititon 条数的中位数）且大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold，才会被当做倾斜的
如果记录的分区值发生变更就会导致数据重复。•全局索引：顾名思义在查找索引时会加载所有分区的索引，用于定位数据位置信息，即使发生分区值变更也能定位数据位置信息。...，一般三次hash最佳，算法详细参考《漫画：什么是布隆算法？》。...2.4.6 内存索引(InMemoryHashIndex) 内存索引目前Spark 的实现只是构造的一个ConcurrentMap在内存中，不会加载parquet 文件中的索引，当调用tagLocation...hoodie.record.size.estimation.threshold 默认为1： 数据最开始的时候parquet文件没有数据会去用默认的1kb预估一条数据的大小，如果有fileid的文件大小大于...hoodie.parquet.max.file.size 默认120 * 1024 * 1024（120兆）：文件的最大大小，在分桶时会根据这个大小减去当前fileId文件大小除以预估每条数据大小来计算当前文件还能插入多少数据
即使从未接触过 Redis，我们通过 Redis 官网上的描述也能比较清晰的得知它能为我们做什么？简单来说，Redis 是一个开源的、基于内存的数据结构存储器，可以用作数据库、缓存和消息中间件。...Redis 支持五种数据类型: String Hash List Set Sorted Set 在 Redis 中，集群解决方案有三种: 主从复制 哨兵机制 Cluster Redis Cluster...根据 Redis 群集文档，按预期工作的最小群集要求至少包含 3 个主节点。但是，最适合高可用性的设置应该至少有 6 个节点，其中包括三个主节点和三个从节点，每个主节点都有一个从节点。...aof 文件大小超过上一次重写时的 aof 文件大小的 100% 时会再次进行重写 auto-aof-rewrite-percentage 100 # 重写前 aof 文件的大小最小值 默认 64mb...而缓存击穿是指一个 Key 非常热点，在不停地扛着大量的请求，大量并发集中对这一个点进行访问，当这个 Key 在失效的瞬间，持续大量并发直接落到了数据库上，就在这个 Key 上击穿了缓存。
什么是Spark？ Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。...yarn 现在，Spark已准备好与您的YARN群集进行交互。...对于长时间运行的作业，群集模式更合适。 配置内存分配 如果未正确配置内存分配，则在YARN容器中运行的Spark容器的分配可能会失败。...如果您的设置较低，请使用您的配置调整样本。 在群集模式配置Spark驱动程序内存分配 在群集模式下，Spark驱动程序在YARN Application Master中运行。...您可以在官方Apache Spark文档中找到官方文档。 接下来做什么？
Region数量 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下： HBase的一个特性MSLAB，它有助于防止堆内存的碎片化...如果很多region，它们中Memstore也过多，内存大小触发Region Server级别限制导致flush，就会对用户请求产生较大的影响，可能阻塞该Region Server上的更新操作。...所以，如果一个HRegion中Memstore过多，而且大部分都频繁写入数据，每次flush的开销必然会很大，因此我们也建议在进行表设计的时候尽量减少ColumnFamily的个数。...而当合并后的storefile大于max.filesize，会触发分割动作，将它切分成两个region。...当hbase.hregion.max.filesize比较大时，由于长期得不到split，因此同一个region内发生多次compaction的机会增加了。
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