Spark 处理大量数据 发生OOM [问题点数:40分,无满意结帖,结帖人u014357091]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 100%
Bbs5
本版专家分:2593
Bbs1
本版专家分:55
Blank
GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:55
Blank
GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
内存有限的情况下 Spark 如何处理 T 级别的数据
简单起见,下述答案仅就无shuffle的单stage <em>Spark</em>作业做了概要解释。对于多stage任务而言,在内存的使用上还有很多其他重要问题没有覆盖。部分内容请参考评论中 @邵赛赛 给出的补充。<em>Spark</em>确实擅长内存计算,内存容量不足时也可以回退,但题主给出的条件(8GB内存跑1TB<em>数据</em>)也确实是过于苛刻了…… 首先需要解开的一个误区是,对于<em>Spark</em>这类内存计算系统,并不是说要<em>处理</em>多大规
OOM 内存溢出的原因和处理方法
1 <em>OOM</em>的可能原因?1.<em>数据</em>库的cursor没有关闭。2.构造adapter没有使用缓存contentview。3.调用registerReceiver()后未调用unregisterReceiver().4.未关闭InputStream/OutputStream。5.Bitmap使用后未调用recycle()。6.Context泄漏。7.static关键字等。8.非静态内部类可能导致的内存泄露...
Spark数据分区
<em>Spark</em>程序可以通过分区来减少网络通信开销。分区并非对于所有场景都是有好处的:比如, 如果给定RDD只被扫描一遍,那么完全没有必要做分区, 只有当<em>数据</em>多次在诸如连接这种基于键的操作时,分区才会有帮助。 假设我们有一份不变的大文件userData, 以及每5分钟产生的小<em>数据</em>events, 现要求在每5分钟产出events<em>数据</em>后, userData对events做一次join操作。 该过程的代码
Spark内存溢出解决方案
项目背景: flume收集<em>数据</em>后存储在hdfs上,<em>数据</em>定期装在到hive中,前端使用sql通过spark查询<em>数据</em>。flume接入<em>数据</em>后被切分为很多小文件, 具体配置:hdfs.roundValue=4表示4分钟生成一个文件。小文件之间是没有顺序,所以<em>数据</em>在查询的时候就必须排序,每次排序都会耗费大量的内存资源,此时spark会出现<em>OOM</em>的情况。 <em>处理</em>方案: 专有线程合小文件,并且在合并时...
Spark SQL 初探: 使用大数据分析2000万数据
去年网上曾放出个2000W的开房记录的<em>数据</em>库, 不知真假。 最近在学习<em>Spark</em>, 所以特意从网上找来<em>数据</em>测试一下, 这是一个绝佳的大<em>数据</em>素材。 如果<em>数据</em>涉及到个人隐私,请尽快删除, 本站不提供此类<em>数据</em>。你可以写个随机程序生成2000W的测试<em>数据</em>, 以CSV格式。 <em>Spark</em>是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,<em>Spark</em>基于
当spark内存不足的时候,需要及时写入硬盘,解决复杂逻辑问题
如果当系统内存不足的时候,spark 落地到磁盘,将 spark 当成 mapreduce 使用,其实感觉大<em>数据</em>初期,就是没有那么多的运算资源,mapreduce就是通过落地磁盘,解决内存不足的问题 ...
Spark处理百亿规模数据优化实战
本优化是生产环境下用<em>Spark</em><em>处理</em>百亿规模<em>数据</em>的一些优化实战,并成功将程序的速度提升一倍(涉及到敏感信息本文在2018-07-04号将其删除,阅读上可能显得不完整)下面介绍一些基本的优化手段 本文于2017-07-16号书写 <em>Spark</em>任务优化 本节主要从内存调优、高性能算子、<em>数据</em>结构优化、广播大变量和小表调优、动态并行度调优、<em>Spark</em>文件切分策略调优来介绍<em>Spark</em><em>处理</em>大规模<em>数据</em>的一...
OOM异常处理
文章目录<em>OOM</em>异常<em>处理</em>思路一、Java堆溢出1、为什么会溢出?2、怎么解决?二、虚拟机栈和本地方法栈溢出1、为什么内存溢出?2、解决办法三、方法区和运行时常量池溢出1、为什么溢出?四、直接内存溢出 <em>OOM</em>异常<em>处理</em> 思路 在运行的时候设置JVM参数,使其Dump出内存异常信息, -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,当出现<em>OOM</em>异常的时候,我们就可以看到一场JVM打印的异...
Spark SQL优化流程(解决集群OOM问题)
根据七张基础业务表,生成大宽表 tt_sales_order 1826 7673 大 ord tt_deposit_order 56 0368 小 dep tt_vehicle_action 236 5624 中 vac tt_pipeline_pool 1000 0000 大 pol tt_vehicle_resource 53 9059 小 vre tt_dealer...
Spark Heap OOM(堆内存溢出)
spark任务在调试过程中,<em>OOM</em>是非常讨厌的一种情况。本文针对Heap <em>OOM</em>的情况先做一定分析,告诉大家如何调参。1.Heap <em>OOM</em>的现象如果在<em>Spark</em> UI或者在spark.log中看到如下日志:java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded java.lang.OutOfMemoryError: java heap space
异常、堆内存溢出、OOM的几种情况
1堆内存溢出 2Java异常 <em>OOM</em>1、堆内存溢出【情况一】:   java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环;   如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决:   < jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg>   < jvm-arg
Spark SQL 大数据处理
InfoQ 上有学者对 <em>Spark</em> 的大<em>数据</em><em>处理</em>,做了一些归纳演讲 我尝试着对这些演讲做翻译,加入了一些自己的理解和实验 理解是我自己的,有可能是错误的,实验是为了证明自己的理解是正确的 Big Data Processing with Apache <em>Spark</em> - Part 2 : <em>Spark</em> SQL https://www.infoq.com/articles/apache-spark...
OOM的异常
1.<em>OOM</em>的概念 ①:outofMemoryError: 内存溢出;加载到内存的资源超过限制,所以闪退而崩掉了; ②: 2.分析出现<em>OOM</em>的原因: 集合中有对象的引用,使用完没有清空,导致内存泄漏,从而导致内存溢出; ①:导致<em>OOM</em>的原因:图片,for(1000000)不停的new对象; ②:2种解决思路: 对图片的显示要求不高,就是用二次采样; 对图片要求显示的清晰,就要使用分块显示; 3.解...
Spark读取与写入文件
入口 在 2.3.0 的<em>Spark</em>版本中, <em>Spark</em>Session是统一的入口了 //创建 <em>Spark</em>Session val spark = <em>Spark</em>Session .builder .appName('My<em>Spark</em>App') .enableHiveSupport() //开启访问Hive<em>数据</em>, 要将hive-site.xml等文件放入<em>Spark</em>的...
聊一聊Spark写文件的机制——如何保证数据一致性
本文结合实践中遇到的问题来分析<em>Spark</em>写文件的机制,探讨其在性能和<em>数据</em>一致性上的权衡,包括什么是Rename机制,诸如S3这种对象存储的特殊性以及当前的优化方案(Consistent View,S3 Multipart Upload)。
关于Bitmap的copy方法问题,oom异常
情况是这样,我的应用里经常用到图片(很多),放在assets里的,我需要imageview的点击效果。所以会临时绘制一个点击效果的图片,这样经常用到copy函数,这个函数貌似很敏感。。经常出oom异常
Spark读取mysql大数据量最佳实践 备忘
受B站,大疆在git上代码泄露影响,公司网络干脆不能登git,也不能登开源中国的码云了 ,所以在CSDN这做做日常记录吧。 至于最佳实践,噱头嘛~~~ <em>Spark</em>读取关系型<em>数据</em>库,官方有API接口,如下: ①、<em>Spark</em>Session.read.jdbc(url, table, properties) ②、<em>Spark</em>Session.read.jdbc(url, table, c...
spark数据缓存到内存中的方法
RDD.cache()一般用法: sc.textFile(&quot; 路径&quot;).cache    <em>数据</em>就已经缓存到内存中,可以提高运算速度,当然要注意,我们的内存容量
spark创建Table时报错
我的程序是这样的: from pyspark import <em>Spark</em>Context, <em>Spark</em>Conf from pyspark.sql import <em>Spark</em>Session conf = Sp
hbase-创建连接报错 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
最近在本地电脑上连接hbase 出现错误 找到一篇不错的博客,希望能给遇到类似问题的同学提供参考来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_637bd4500102vj6p.html报错信息:java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryE
hdfs用户:提交yarn任务报错OutOfMemoryError: unable to create new native thread
hdfs用户提交spark任务到yarn上报错:OutOfMemoryError: unable to create new native thread java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread at org.apache.hadoop.hba...
执行sparksql出现OOM问题
一开始使用yarn-client模式提交作业时一切正常,但换成cluster模式下 使用sparksql方法执行hive查询语句时,却出现了如下的<em>OOM</em>问题: Exception in thread "Thread-3" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 出现这个错误原主要原因是太多的类或者太大的类都被加载到永久代,导...
线上oom如何处理
安装MAT工具 https://projects.eclipse.org/projects/tools.mat 解压之后双击蓝色的exe即可使用 打开xx.hprof文件,即会出现页面 点击See stacktrace按钮,即会出现oom错误的地方 可以看到test6.main方法导致的,第12行,nice 那么如何生成这个xx.hprof? 使用idea示...
spark从mysql数据库读取1000万条数据 运行速度很慢 如何优化
使用dataframe从mysql<em>数据</em>库中读取一张有1000万条记录的表 读取<em>数据</em>非常的慢 有什么办法能优化呢 求助啊 级
经典算法应用之七----10亿数据中取最大的100个数据
给出三种思路,仅供参考。。1.思路一:根据快速排序划分的思想,每次分割之后只考虑比轴大的一部分,知道比轴大的一部分在比100多的时候,采用传统排序算法排序,取前100个。step1:递归对所有<em>数据</em>分成[a,b),(b,d]两个区间,(b,d]区间内的数都是大于[a,b)区间内的数step2:对(b,d]重复 step1操作,直到最右边的区间个数小于100个。注意[a,b)区间不用划分step3:返...
是时候学习真正的 spark 技术了
 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大<em>数据</em>计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,...
Spark java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
http://stackoverflow.com/questions/21138751/spark-java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space?rq=1 My cluster: 1 master, 11 slaves, each node has 6 GB memory. My settings: spark.executor.m
Spark 采坑系列(一) 集群环境读取本地文件的坑
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt; ...
spark 2.3 导致driver OOM的一个SparkPlanGraphWrapper源码的bug
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<em>OOM</em>,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: <em>数据</em>量拉太大,executor内存爆了; shuffle过程中<em>数据</em>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...
Spark程序栈溢出错误
Analysis of <em>Spark</em>'s StackOverflowError in Iterative Algorithm By HouJP 發表於 2015-10-14 文章目錄 1. Why the iterative algorithm can cause stack overflow error2. How to fix stack overflow err
spark的DataFrame forEach导致的OOM问题
有个困扰已久的问题,有一张hive大表,15G,集群可用剩余内存18G; 现在的想法是,想把表一行一行的读进来,然后<em>处理</em>,类似于mapreduce ,因为spark快点 就不考虑用MR了,但是df.foreach()这个方法是默认把整张表读进内存的,立马oom, 请问有没有大神指定怎么能,一行一行的读,然后<em>处理</em>。。。。。。。。。。。
目前Spark Application处理数据量和性能
今年最值得开心的事情,就是<em>Spark</em> Application在客户局点跑的效果。虽然里面涉及的算法由于涉密所以不能透露,但是性能杠杠的还是值得高兴一下的。 每秒钟的<em>数据</em>量大概为40万~80万条。 实时<em>Spark</em> Application的性能(开5分钟的时间窗口): 5分钟内可以<em>处理</em>完,没有延迟和堆积。 离线<em>Spark</em> Application的性能(一天跑一次,一次<em>处理</em>前一天的数...
Spark:用saveAsTable保存为hive默认纯文本文件
spark中Dataset的的saveAsTable方法可以把<em>数据</em>持久化到hive中,其默认是用parquet格式保存<em>数据</em>文件的,若是想让其保存为其他格式,可以用format方法配置。 如若想保存的<em>数据</em>文件格式为hive默认的纯文本文件: df.write.mode(SaveMode.Append).format("hive").saveAsTabl...
Spark内存溢出OOM异常:OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded,Java heap space的解决方案
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。https://me.csdn.net/qq_41958123 因为之前spark程序运算量不是特别大,关于提交时申请的集群资源就一直没有变动,后来<em>数据</em>不断增大,导致程序出现以下异常: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:G...
spark streaming 排错--JVM方法栈溢出
在流式计算过程中,会遇到格式各样的问题。最常见的就是内存溢出,内存溢出又分为两类:堆溢出,栈溢出。 对于堆溢出要分两种情况:       1.突然堆溢出,这种情况的<em>处理</em>方案参照spark core对于堆溢出的<em>处理</em>,不做详述。       2.渐进式堆溢出,这种情况有好几种 然而对于栈的溢出,也和以上类似,今天不说堆的溢出,专门讲解栈的溢出。 1. 渐进式方法栈溢出        这种方...
Spark 运行内存溢出问题:memoryOverhead issue in Spark
    当用<em>Spark</em>和Hadoop做大<em>数据</em>应用的时候,你可能会反复的问自己怎么解决这一的一个问题:“Container 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...
Spark OOM:java heap space,OOM:GC overhead limit exceeded解决方法
问题描述: 在使用spark过程中,有时会因为<em>数据</em>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...
在集群运行spark任务出现OutOfMemoryError
我的集群三个节点,分别为64G内存32core,空闲内存大于52G。 当我用以下配置运行任务读取Hbase<em>数据</em>并计算行数时,出现<em>OOM</em>异常,不能创建新线程。 java.lang.RuntimeExce
如何解决spark内存溢出问题
集群信息如下: <em>处理</em>了3个txt文件,总大小1.3G左右,想做一个统计关键词出现的次数,在触发shuffle操作时内存溢出 在spark-shell命令下执行,有6个worker每个分配2G内存 以下
SparkSql——读文件写文件(二)
//保存文件夹的类型**********save()里面是文件夹的路径****************下面这些也是控制文件夹怎么放的方式 //SaveMode.ErrorIfExists (默认) &quot;error&quot; or &quot;errorifexists&quot; (默认) 将DataFrame保存到<em>数据</em>源时,如果<em>数据</em>已经存在,则预计会抛出异常。 // SaveMode.Appen...
SparkSQL结构化数据文件处理
需要使用SQLContext对象来调用sql()方法,<em>Spark</em> SQL对<em>数据</em>查询分为两个分支SQLContext和HiveContext,HiveContext继承了SQLContext <em>Spark</em> SQL提供了一个名为DataFrame的抽象编程模型,DataFrame是由SchemeRDD发展而来的 创建DataFrame对象 load()方法将HDFS上的格式化文件转换为DataFrame...
Spark会把数据都载入到内存么
文章目录 [hide] 1 前言 2 RDD的本质是什么 3 Shuffle的本质是什么 4 为什么Shuffle 容易导致<em>Spark</em>挂掉 5 我们做Cache/Persist意味着什么 6 总结 前言 很多初学者其实对<em>Spark</em>的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解。 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变
OOM的一些处理方式
● 内存溢出(Out Of Memory) ● 也就是说内存占有量超过了VM所分配的最大出现<em>OOM</em>的原因 加载对象过大 相应资源过多,来不及释放 如何解决 在内存引用上做些<em>处理</em>,常用的有软引用、强化引用、弱引用 在内存中加载图片时直接在内存中作<em>处理</em>,如边界压缩 动态回收内存 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配 自定义堆内存大小 减小对象的内存占用 避免<em>OOM</em>的第一步就是要尽量减少新分配出来的
常见OOM异常
java Heap溢出当报错信息java.lang.OutOfMemoryError后面带有java heap space时,说明是java堆异常。由于java Heap是用来存放实例的,heap溢出,也就说明实例对象过多,而且和这些对象和GC roots之间的一直存在可达路径, 内存泄露: 一般出现这种情形,需要判断是否是内存泄露,即一些无用对象一直被引用,导致GC无法有效回收它,这时可以通过一些
spark处理小文件问题
生产上的小文件问题很多,我们需要先根据集群的资源,测试出一个task最大能运行的size,然后根据这个参数,做coalesce()的小文件合并操作。 一般默认我们的生产集群给的size是1G。以下代码即可测试出最小的coalesce数。 import java.net.URI import org.apache.hadoop.conf.Configuration import o...
Spark把RDD数据保存到一个单个文件中
<em>Spark</em>是当前最流行的分布式<em>数据</em><em>处理</em>框架之一,相比于Hadoop,<em>Spark</em>在<em>数据</em>的<em>处理</em>方面更加灵活方便。然而在最近的使用中遇到了一点小麻烦:<em>Spark</em>保存文件的的函数(如saveAsTextFile)在保存<em>数据</em>时都需要新建一个目录,然后在这个目录下分块保存文件。如果我们想在原有的目录下增加一个文件(而不是增加一个目录),<em>Spark</em>就无能为力了。         有网友给出建议,用rddx.rep
spark执行样例警告(内存不够)
搭建<em>Spark</em>环境后,调测<em>Spark</em>样例(sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9)).map(3*).filter(&gt;10).collect()) 时出现下面的错误: WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluste...
spark之用hadoopAPI读写文件
saveAsNewAPIHadoopFIle和saveAsHadoopFile的的区别 引用的outputFormat的类路径不同,saveAsNewAPIHadoopFIle用的OutputFormat是import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat,saveAsHadoopFile用的是org.apache.had...
一个大文件1Tb左右的如何放到Hadoop上进行处理
一个大文件1Tb左右的如何放到Hadoop上进行<em>处理</em>
遇到OOM如何处理
<em>OOM</em>
关于OOM的那些事儿
最近查找了很多关于<em>OOM</em>,甚至于Java内存管理以及JVM的相关资料,发现这方面的东西太多了,竟有一种眼花缭乱的感觉,要想了解全面的话,恐非一篇文章能说清的,因此按照自己的理解整理了一篇,剩下的还需要继续学习。 1)什么是<em>OOM</em>? <em>OOM</em>,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,来源于java.lang.OutOfMemoryError。看下关于的官方说明: Throw...
系统还有很不少内存空间,却发生OOM是怎么回事?
# php mycount.php Killed # uname -a 2.6.32-431.el6.x86_64 #1 SMP Fri Nov 22 03:15:09 UTC 2013 x86_64
Base64.encodeToString异常,logcat报oom
将图片base64编码时,图片少的时候没问题,图片多了以后就会报oom
java.lang.OutOfMemoryError 异常问题,无力了
Exception in thread "main" Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHa
spark-thrift-server 执行spark-sql 的OOM GC异常.
场景 :  在前端页面提交一个spark-sql,然后通过spark-thrift-server 调用来执行. sql逻辑很简单, 就是使用join关联两表(一个大表90G,一个小表3G)查询,前台界面执行出错.后台抛出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 异常;                直接使用./spark-sql --master yarn --executor-memory 4G --num-executors 19 启动
OOM处理的一个例子
我使用的工具是Android Studio的Android Profiler,如果打开关闭某个页面时,memory有明显波动,而且波谷两侧的高度基本一致,我们大致可以判断它没有内存泄漏。如下图: 如果发现打开关闭Activity过程中波动不大,那么这个Activity就需要检查是否有内存泄漏的情况出现: 如果memory有明显攀升,那么就必须进行细致的检查了,这个界面可能很快就会oom...
spark 如何防止内存溢出
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<em>Spark</em>程序中,<em>Spark</em>Context,DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行,如果用户自己写的程序有过多的步骤,切分出过多的Stage,这...
出现NotSerializableException异常怎么解决
我的程序是MVC模式的 用servlet调用bean但编译的时候出 严重: IOException while loading persisted sessions: java.io.WriteAbo
异常代码: 0xc0000374 问题如何处理
异常代码: 0xc0000374
如何在虚拟机栈中出现OOM异常
最近在学习JVM。读到了out of memory 这一块。在虚拟机栈内存中,很容易可以通过递归,使程序报StackOverFlowError。但是,怎样的代码可以在虚拟机栈内存出现OutOfMemo
php中,高并发状态下文件的读写
对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!!用一般的文件操作方法完全没有问题。但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成<em>数据</em>丢失。例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作<em>数据</em>保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的<em>数据</em>,但这里B也正好也打开了同一个
java.lang.OutOfMemoryError异常
严重: Exception invoking periodic operation: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 17:47:56,281
OOM异常原因几种类型分析
1.文件描述符(fd)数目超限,即proc/pid/fd下文件数目突破/proc/pid/limits中的限制。可能的<em>发生</em>场景有: 2.短时间内大量请求导致socket的fd数激增,大量(重复)打开文件等 3.线程数超限,即proc/pid/status中记录的线程数(threads项)突破/proc/sys/kernel/threads-max中规定的最大线程数。可能的<em>发生</em>场景有: app...
OOM异常
在Android中<em>OOM</em>异常是比较常见的异常之一,那么<em>OOM</em>异常是如何产生的呢?又是如何解决的呢?Android中产生<em>OOM</em>异常的常见场景又有那些呢?1.首先了解产生<em>OOM</em>异常的一个分析,主要从三个方面来诠释。1)内存溢出:指程序在申请内存时,没有足够的空间供其使用(这个是最主要的);2)内存泄露:指程序分配出去的内存不再使用,无法进行回收;3)内存抖动:指程序短时间内大量创建对象,然后回收的对象...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 异常 无法解决 有高手没
2013-4-1 11:45:05 org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve invoke 严重: Servlet.service() for ser
什么是OOM?如何解决OOM问题!
1、什么是<em>OOM</em>? 程序申请内存过大,虚拟机无法满足我们,然后自杀了。这个现象通常出现在大图片的APP开发,或者需要用到很多图片的时候。通俗来讲就是我们的APP需要申请一块内存来存放图片的时候,系统认为我们的程序需要的内存过大,及时系统有充分的内存,比如1G,但是系统也不会分配给我们的APP,故而抛出<em>OOM</em>异常,程序没有捕捉异常,故而弹窗崩溃了 2、为什么会有<em>OOM</em>? 因为Android系统
为什么我这里不报OOM异常
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/18/1497754850_137850.png)
如何避免OOM 异常?
如何避免<em>OOM</em> 异常
关于spark 内存小的问题
最近在调试程序时总是报内存溢出,看了网上的修改idea.exe.vmoptions(我是32位的)后仍然没反应, ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201602/02/1454380757_371846.png) ,在查看log时发现“Registering block manager localhost:61918 with 133.6 MB RAM”,那133.6M的RAM是什么鬼?不知道是JVM初始化空间还是driver.memory。让同事安装之后他们默认就有900M,而我卸载了重装还是只有133M。 求哪个大神知道怎么设置,或者给点提示那133M是啥玩意什么的,跪谢!
请问java.lang.IllegalStateException异常,一般是什么原因导致的?
调试时候经常出现 HTTP Status 500 - -------------------------------------------------------------------------
常见OOM现象
转自:https://www.cnblogs.com/kongzhongqijing/articles/7283599.html 《java 特种兵 上册》 3.6 常见的<em>OOM</em>现象( 136-146页),看此节后的总结。 <em>OOM</em>的实际场景是很多的,这里介绍常见的,同时结合网络与实际测试中的一些资料信息。   一.HeapSize <em>OOM</em>(堆空间内存溢出) 关键字:java.lang.O...
java.lang.NegativeArraySizeException 异常如何解决
一般都报什么错误
数据库SQL千万级数据规模处理概要
我在前年遇到过过亿条的<em>数据</em>。以至于一个<em>处理</em>过程要几个小时的。后面慢慢优化,查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之,与君探讨之。 1. <em>数据</em>太多。放在一个表肯定不行。比如月周期表。一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期<em>数据</em>一个表。甚至一个周期<em>数据</em>就要分几个分表。主要是考虑实际的<em>数据</em>量而定。当你创建一个新表时,可能这个表需要有索引,但是都要
求助 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
jbuilder 运行某程序时出现 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
关于spark离线程序读写本地文件的问题
我目前在学着写spark离线程序,用Java写的 目前我要做的是:在java代码里读取服务器上的/root/config.properties配置文件, 然后我<em>处理</em>完之后会生成一个文件file.txt,我希望将这个file.txt也放到该服务器的特定目录下。 目前我读取配置文件的做法是:先将config.properties上传到hdfs, 然后java代码中写prop.load("hdfs:///root/config.properties"); 这样是可以达到效果的,但事实上我不可能每次都手动将配置文件放一下hdfs。 生成的文件在哪目前我还没测试。。。 请大佬指点下这个需要怎么做。包括java代码里和sh脚本里。谢谢。 大佬给代码的时候请详细点,因为不会,能顺带加点注释就最好了。 我测试能用的话保证立马采纳。 环境是jdk1.8和spark2.2,linux系统
Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式
<em>Spark</em> JVM的<em>OOM</em>和Stack Overflow问题 1、<em>Spark</em> on Yarn下JVM的<em>OOM</em>问题及解决方式  2、<em>Spark</em>中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 <em>Spark</em> on Yarn cluster mode: 此时有可能会报<em>OOM</em>的错误,具体来说:  由于Client模式下一定没有出现<em>OOM</em>,而在Cluster模式下一定出现了
Android关于OOM的解决方案(精简版)
Android关于<em>OOM</em>的解决方案<em>OOM</em> 内存溢出(Out Of Memory) 也就是说内存占有量超过了VM所分配的最大 出现<em>OOM</em>的原因 加载对象过大 相应资源过多,来不及释放 如何解决 在内存引用上做些<em>处理</em>,常用的有软引用、强化引用、弱引用 在内存中加载图片时直接在内存中作<em>处理</em>,如边界压缩 动态回收内存 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配 自定义堆内存大小
spark调优第二篇:spark内存溢出还可能是你的driver memory的内存内存不够
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 在模型中我需要将100万的<em>数据</em>读出来经行筛选在组成一个30万维大数组,那么其中一个操作涉及到将rdd转化为array。 在这一步中其实是将所有的<em>数据</em>都拉到一台机器上了,也就是你的driver,应为我用的是spark-shell默认的任务执行模式 是yarn-client。
java异常处理OOM(内存溢出异常)
什么是<em>OOM</em>?<em>OOM</em>,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,来源于java.lang.OutOfMemoryError。当JVM因为没有足够的内存来为对象分配空间并且垃圾回收器也已经没有空间可回收时,就会抛出这个error(注:非exception,因为这个问题已经严重到不足以被应用<em>处理</em>) 为什么会<em>OOM</em>? 为什么会没有内存了呢?原因不外乎有两点: 1)分配的少...
spark性能调优与BUG修正
做了一年延云YDB的开发,这一年在使用spark上真心踩了不少坑,总结一下,希望对大家有所帮助。 spark 内存泄露 1.高并发情况下的内存泄露的具体表现 很遗憾,spark的设计架构并不是为了高并发请求而设计的,我们尝试在网络条件不好的集群下,进行100并发的查询,在压测3天后发现了内存泄露。 a)在进行大量小SQL的压测过程中发现,有大量的activejob在spar
Java中常见的“OOM”异常
一.异常整体结构 1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 代码演示: /** * JVM配置:-Xms20m -Xmx20m */ public class JavaHeapspaceDemo { public static void main(String[] args) { // java.lang.OutOf...
7.如何避免OOM异常
1)什么是<em>OOM</em>? <em>OOM</em>,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,来源于java.lang.OutOfMemoryError。   2)为什么会<em>OOM</em>? 为什么会没有内存了呢?原因不外乎有两点: 1)分配的少了:比如虚拟机本身可使用的内存(一般通过启动时的VM参数指定)太少。 2)应用用的太多,并且用完没释放,浪费了。此时就会造成内存泄露或者内存溢出。 内存...
spark中updateStateByKey引发StackOverflowError的解决
spark中updateStateByKey引发StackOverflowError的解决 问题描述 写的spark程序, 运行几个小时候总是会出现 StackOverflowError. 程序使用 spark-1.1 运行. 代码的逻辑大概是: streamB = streamA.map().fiter().recudeByKeyAndWindow() stream
spark新手,windows下写文件的问题,求赐教
windows的administrator 运行spark. 用python和scala都遇到了这个问题. 执行saveAsTextFile()的时候报错: 16/09/29 10:27:52 ERR
spark sql 执行完毕后,落地小文件太多
执行 insert overwrite 语句,产生了200个小文件。 试过配置参数:spark.sql.shuffle.partitions=1, 但这个导致所有reduce阶段均只有一个并行度,影响
求教一个解决方法,打算想多个spark作业并发,不知道哪种比较好?
首先是,打算shell中写脚本然后,用crontab。 或者说用scala的akka的actor实现多线程这种的。 或者说用其他什么办法,总感觉想要多个这种scala的sparksql并发,没有什么太
新人求助,大数据量高并发情况下写入数据库问题
在使用 kafka-storm-MariaDB 流程中,storm 计算后的<em>数据</em>量很大,最后需要入库到 MariaDB,有没有大神有什么好的方法可以减轻<em>数据</em>库压力,定时器五分钟执行一次,<em>数据</em>量大概五分
如何从菜鸟成长成spark大数据高手(转载+自我笔记)
如何从菜鸟成长成spark大<em>数据</em>高手(转载+自我笔记) 以后会出各种关于hadoop,spark,机器学习专题,新手笔记,大家多多提意见。<em>Spark</em>采用了一个统一的技术堆栈解决了云计算大<em>数据</em>的如流式<em>处理</em>,图技术,机器学习,nosql查询等方面的核心问题,RDD。 具有完整的生态系统,这奠定了一统云计算大<em>数据</em>领域的霸主地位。 要成为高手,需要经历以下几个阶段。第一阶段:熟练掌握Scala语言
类hive 系统高并发去,添加partition,同时紧跟tunnel去写数据的坑
首先看看创建partition的过程 0.检查表在不在,可以通过元<em>数据</em> 1.创建pangu (创建前会检查下meta存在否,但由于pt创建链路较长,所以这里即使meta不存在到 下面那步2的时候 还是可能存在的)  a check下有没有 partition的pangu目录(注意:即使分区不存在 partition ,partition的pangu目录也会存在的,eg删除失败,tab
高并发的简单处理方法
简单并发<em>处理</em>
几种高并发下写的处理策略
假定存在这样一种情况多个用户对<em>数据</em>库进行写,我们的业务逻辑规定,每个用户只能写一次,大部分用户也只发一次请求。public void write(Uers u){ // do something }但是有一种情况(1%的情况下吧)的就是有的用户会发两次甚至更多次写请求(因为<em>数据</em>库限制,我们不方便在主键上做文章)。如果这个特殊的用户发送的两次请求时间间隔比较大,那就简单了,再每次写入的时候,写去
Spark实战之读写HBase
<em>Spark</em>实战之Hbase读写
78K0S-KB1+(F9234)下载
NEC 78K0S-KB1+(F9234) 8位单片机 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/joey64125/2887784?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/joey64125/2887784?utm_source=bbsseo[/url]
谭浩强C语言课件,pdf文档形式,文字清晰下载
C语言学习入门课程,pdf文档形式,文字清晰 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/henrylau10/3575309?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/henrylau10/3575309?utm_source=bbsseo[/url]
s3c2440的时钟设置、定时器设置与PWM的应用下载
该资源的开发平台为linux,应用平台为mini2440开发板。该资源经解压后,其中的.bin文件可以直接用J-LINK烧录到板子的NORFLASH上运行(程序中包含代码搬移,实际大部分程序是运行在SDRAM中的)。运行指令“make clean”可以清除编译链接生成的文件。 该资源主要包括s3c2440的时钟设置,中断设置,SDRAM初始化,代码搬移,定时器设置和PWM的应用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/passerby_unnamed/9499319?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/passerby_unnamed/9499319?utm_source=bbsseo[/url]
相关热词 如何提升c#开发能力 矩阵乘法c# c#调用谷歌浏览器 c# 去空格去转义符 c#用户登录窗体代码 c# 流 c# linux 可视化 c# mvc 返回图片 c# 像素空间 c# 日期 最后一天
我们是很有底线的