Spark的reduceByKey是使用固定数量的内存，还是按键数量的线性内存？ - 腾讯云开发者社区

Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。　　什么样是内存技术？就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项，虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS, HBase等系统中，但是不管是将数据存储在磁盘还是内存，都没有内置的持久化代码。...但是有人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。...虽然Spark允许我们使用内存缓存以及LRU替换规则，但是你想想现在的RDBMS系统，比如Oracle ，你认为它们是如何处理数据的？...但是很遗憾的是，官方在使用Hadoop运行逻辑回归的时候很大可能没有使用到HDFS的缓存功能，而是采用极端的情况。

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【Windows 逆向】使用 CE 分析内存地址 ( 运行游戏 | 使用 CE 工具分析游戏内子弹数量对应的内存地址 | 内存地址初步查找 | 使用二分法定位最终的内存地址 )

文章目录一、运行游戏二、使用 CE 分析游戏内子弹数量对应的内存地址 1、内存地址初步查找 2、使用二分法定位最终的内存地址一、运行游戏 ---- 到 https://dl.3dmgame.com...CE 分析游戏内子弹数量对应的内存地址 ---- 1、内存地址初步查找使用 CE 搜索进程 , 打开该射击游戏 ; 随便捡起一把枪 , 打一发子弹 , 显示 49 发子弹 ; 使用 CE 搜索...196 个内存 ; 再开几枪 , 变成 43 发子弹 , 再次扫描 , 还是 196 个 ; 开枪到 32 枪 , 再次扫描 ; 扫描 32 , 还是 196 个内存地址 ; 在找到的内存地址中..., 选择弹出菜单中的 " 切换选中的记录 " 选项 ; 此时这些内存地址被锁定 ; 开枪后 , 发现子弹仍然是 32 , 说明选中的部分中 , 有子弹的地址 , 删除没有选中的部分 ; 选中没有锁定的部分..., 再次开枪 , 仍是 32 发子弹 , 说明此时锁定的部分内存中有实际子弹数目 , 当前没有锁定的内存地址 , 可以删除 ; 再次把下半部分取消选中 , 测试是否是子弹地址 , 最终找到一个地址

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如何用ramdisk处理EasyGBS由于接入播放数量较多导致内存读写不足的问题？

有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时，会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高，虽然我们出过如何降低CPU的方法，但对于一些项目仍是难以解决。...在和客户沟通之后，我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件，因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略，即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。...Ramdisk就是把内存虚拟成硬盘，比如说现有10G的内存，可以从中划分5G出来当硬盘来使用，将部分软件放到这个虚拟硬盘里使用，电脑的资源占用就会大大缩小，运行速度也会有很大提升。...下面分享下解决的过程： 1、首先用windows软件来创造一个空间，这里分配了10G的存储空间放EasyGBS服务； 2、建好虚拟盘之后可以将EasyGBS文件夹拷入新建的ramdisk盘里； 3、...然后把easygbs.ini里面的日志开关给关掉，因为如果接入设备和播放数量较大的情况下，对于10G空间来储存日志是不够的，容易导致nginx崩掉，所以一定要把日志关掉； 4、最后重启服务，运行后检查内存以及

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大数据面试杀招——Spark高频考点，必知必会!

Spark是一个基于内存的，用于大规模数据处理（离线计算、实时计算、快速查询（交互式查询））的统一分析引擎。...一般情况下增大rdd的partition数量使用repartition，减少partition数量时使用coalesce。...十一、简述Spark中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途关于Spark中的广播变量和累加器的基本原理和用途，答案较为固定，大家无需刻意去记忆。...Executor进程的CPU core数量 driver-memory：设置Driver进程的内存 spark.default.parallelism：设置每个stage的默认task数量 … 开发调优...使用Kryo优化序列化性能优化数据结构在可能以及合适的情况下，使用占用内存较少的数据结构，但是前提是要保证代码的可维护性。

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大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day23】——Spark10

面试题05、conslidate是如何优化Hash shuffle时在map端产生的小文件？以下答案仅供参考：面试题 01、union操作是产生宽依赖还是窄依赖？产生窄依赖。...不一定，除了一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖（就是对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数量规模的改变而改变），比如join操作的每个partiion仅仅和已知的partition...进行join，这个join操作是窄依赖，依赖固定数量的父rdd，因为是确定的partition关系。...相当于spark中的map算子和reduceByKey算子，当然还是有点区别的,MR会自动进行排序的，spark要看你用的是什么partitioner。...1）conslidate为了解决Hash Shuffle同时打开过多文件导致Writer handler内存使用过大以及产生过多文件导致大量的随机读写带来的低效磁盘IO； 2）conslidate根据

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Spark面试题持续更新【2023-07-04】

谈一谈你对spark的理解定义（最基础的理解）： Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析（计算）引擎。...例如，可以将RDD中的每个元素拆分成单词。 reduceByKey：按键对RDD中的元素进行分组并聚合。对于具有相同键的元素，将应用一个聚合函数来将它们合并为单个值，并生成一个新的RDD。...groupBy：按键对RDD中的元素进行分组，并返回一个包含键值对的RDD，其中键是原始RDD中的唯一键，而值是具有相同键的元素的集合。该操作通常与键值对RDD结合使用。...flatMap：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个包含零个或多个元素的新RDD。 reduceByKey：按键对RDD中的元素进行分组并聚合。...启动executors的数量，默认为2 executor-memory —— executor内存大小，默认1G driver-cores —— driver使用内核数，默认为1 driver-memory

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Spark 基本概念及 jobs stages tasks 等解释

总结：block位于存储空间、partition 位于计算空间，block的大小是固定的、partition 大小是不固定的，block是有冗余的、不会轻易丢失，partition（RDD）没有冗余设计...Memory 分配给 spark 应用的内存有三个方面的应用： - spark 本身 - spark 应用过程中 runtime 使用，比如 UDF 函数 - spark 应用中的 cache narrow...，一般用来生成测试数据，接受运算结果等；集群内存，是指提交到集群的作业能够向集群申请的最多内存使用量，一般用来存储关键数据 shuffle shuffle 是两个 stage 之间的数据传输过程。...对于 RDD 的 Partition 数量，使用 Spark Streaming 的 Kafka 套件来说，是与 Kafka 的 Partition 相同，对于普通 RDD 而言，如初始化时无指定 Partition...例如 map,flatMap 即窄依赖，不会改变 Partition数量，新 RDD 和旧 RDD 的 Partition 是一致的 reduceByKey 即宽依赖，会改变 Partition 的数量

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Spark性能优化指南——基础篇

这种方式的性能是很差的。因此对于这种情况，我们的建议是：对多次使用的RDD进行持久化。此时Spark就会根据你的持久化策略，将RDD中的数据保存到内存或者磁盘中。...但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。...此外，可能发生的问题同上，如果RDD中的数据量过多的话，还是可能会导致OOM内存溢出的异常。...通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。...资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况），同时参考本篇文章中给出的原理以及调优建议

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Spark性能优化 (2) | 算子调优

因此，mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候，此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。...三. filter 与 coalesce 的配合使用在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter...注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。...为了解决Spark SQL无法设置并行度和 task 数量的问题，我们可以使用repartition算子。...image.png Spark SQL这一步的并行度和task数量肯定是没有办法去改变了，但是，对于Spark SQL查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区，这样可以重新分区为多个

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四万字长文 | Spark性能优化实战手册（建议收藏）

这种方式的性能是很差的。因此对于这种情况，我们的建议是：对多次使用的RDD进行持久化。此时Spark就会根据你的持久化策略，将RDD中的数据保存到内存或者磁盘中。...资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况），同时参考本篇文章中给出的原理以及调优建议...此外，无论是使用yarn-client模式还是yarn-cluster模式，我们都可以在Spark Web UI上深入看一下当前这个stage各个task分配的数据量，从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜...因此还是要按照上面所讲的方法，通过Spark Web UI查看报错的那个stage的各个task的运行时间以及分配的数据量，才能确定是否是由于数据倾斜才导致了这次内存溢出。...但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。

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【技术博客】Spark性能优化指南——基础篇

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Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏）

因此，mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候，此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。...注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。 6. 并行度设置 Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。...Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。...为了解决Spark SQL无法设置并行度和task数量的问题，我们可以使用repartition算子。 repartition 算子使用前后对比图如下： ?...repartition 算子使用前后对比图 Spark SQL这一步的并行度和task数量肯定是没有办法去改变了，但是，对于Spark SQL查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区

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万字Spark性能优化宝典（收藏版）

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Spark性能调优01-资源调优

因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后...，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。...理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ?...但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

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【万字长文】Spark最全知识点整理（内含脑图）

；Spark是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作，包括map、reduce、filter、flatmap、groupbykey、reducebykey、union...所以在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度，还可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。...资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况），同时参考以下内容给出的原理以及调优建议...但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。...所以在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度，还可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。

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数据处理日常之Spark-Stage与Shuffle

但是可以想象到，如果在代码中使用了 RDD 的 join 算子是有可能出现有向无环图的 DAG。对于我们组所使用的日志数据处理，主要还是集中在有向树复杂度的逻辑拓扑。...宽依赖生成的新RDD 的 Partition 数是初学者使用时最大的疑惑以及黑盒（包括我），在某天我终于忍不住，去查了源码，以 reduceByKey 为例子： # reduceByKey 有三种函数签名.../servlet/mobile#issue/SPARK-6377) ，但截至目前 Spark-2.3.2，依旧是我上述的结论但是实际上 Spark SQL 已经有了一个动态调整 Partition 数量的功能代码...Spark 确定了分区数首先它会用内部的算法将本地的数据先做一次 reduceByKey 紧接着在本地新建临时文件，此处会依据种种情形（例如 Partition 数量，序列化情况等）选择不同的 Shuffle...根据 Partitioner 决定哪些 key 的数据属于哪个分区，且在内存中按分区序号排序，当内存不足时，写出到磁盘，并带上索引文件，以标识不同分区数据（此文件是按序排列）。

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

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Spark性能调优方法

Spark程序可以快如闪电⚡️，也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说，如果有可能，用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。...最后，shuffle在进行网络传输的过程中会通过netty使用JVM堆外内存，spark任务中大规模数据的shuffle可能会导致堆外内存不足，导致任务挂掉，这时候需要在配置文件中调大堆外内存。...在spark2.0之后excution内存和storage内存是统一分配的，不必调整excution内存占比，可以提高executor-memory来降低这种可能。...一种较好的解决方案是利用随机数构造数量为原始key数量1000倍的中间key。...堆外内存：off-heap memory, 不受JVM管理的内存, 可以精确控制申请和释放, 没有GC问题。一般shuffle过程在进行网络传输的过程中会通过netty使用到堆外内存。

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Spark优化(二)----资源调优、并行度调优

因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源...Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。...调优建议：每一个Executor进程的内存设置为4G~8G较为合适，但是这也是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少。...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。

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Spark的误解-不仅spark是内存计算，hadoop也是内存计算

【Windows 逆向】使用 CE 分析内存地址 ( 运行游戏 | 使用 CE 工具分析游戏内子弹数量对应的内存地址 | 内存地址初步查找 | 使用二分法定位最终的内存地址 )

如何用ramdisk处理EasyGBS由于接入播放数量较多导致内存读写不足的问题？

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Spark面试题持续更新【2023-07-04】

Spark 基本概念及 jobs stages tasks 等解释

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Spark性能调优方法

Spark优化(二)----资源调优、并行度调优

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