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内存模型的理解，再总结各种OOM的情况相对应的解决办法和性能优化方面的总结。如果理解有错，希望在评论中指出。
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。
Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型：Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。
之前分享过一篇博客，?不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?，那一篇确实是非常精华，提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点，也算是收到了一些朋友们的好评。本篇博客，博主打算再
在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件，作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道，所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
在大数据处理过程中常常出现数据倾斜（Data Skew）。那么，数据倾斜会造成什么问题呢？为什么要处理数据倾斜？
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。
根据常理判断，简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。
下面这些都是我在工作中总结出来的，希望对大家有帮助，如果有其他的问题或者解决方法可以留言给我。
根据 Spark 静态内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage 和 Execution。
答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合
rdd 分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是 spark 框架上的通用货币。所有算子都是基于 rdd 来执行的，不同的场景会有不同的 rdd 实现类，但是都可以进行互相转换。rdd 执行过程中会形成 dag 图，然后形成 lineage 保证容错性等。从物理的角度来看 rdd 存储的是 block 和 node 之间的映射。
3.map也可以换成 mapPartitions 并且适当调整分区数 200 400
由于Spark程序是运行在JVM基础之上的，所以我们这一篇来讨论一下关于JVM的一些优化操作。在开始JVM调优操作之前，我们先通过一张图看一下JVM简单的内存划分情况。
Spark有以下四种部署方式，分别是：Local，Standalone，Yarn，Mesos
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
还用说么，引入相关jar包（等下再一一说明) 包括scala，spark-assembly-1.4.1-hadoop2.5.0-cdh5.2.1.jar(按照你的spark和hadoop版本)，还有在spark的lib下datanucleus的jar，mysql的数据源连接，这都是必须的~
当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取到RDD2，然后再计算，得到RDD3 默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算一次；读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4这种情况，是绝对绝对，一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算的情况，就会导致性能急剧降低。 比如，HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟，那么此时就要走两遍，变成30分钟 另外一种情
Spark中的内存使用分为两部分：执行（execution）与存储（storage）。
上一篇介绍了一些关于提交Spark任务参数的调优，本片文章来聊聊一个Spark作业中RDD的重构，以及一些复用的RDD持久化的常用策略。
在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
A 问题 A1 背压机制 Spark 1.5以前版本，用户如果要限制 Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数 “spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。比如： producer数据生产高于 maxRate，当前集群处理能力也高于 maxRate，这就会造成资源利用率下降等问题。 为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，1.5版本开始 Spark Streaming可
一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案：
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。
很多初学者其实对Spark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。
A 问题 1.spark⽀持故障恢复的⽅式？ 2.详细说一下hadoop和spark的相同点和不同点？ 3.spark如何保证宕机迅速恢复? A1 spark⽀持故障恢复的⽅式？ 主要包括两种⽅式
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1
1、scala 语言有什么特点，相比java有什么优点? 2、什么是Scala的伴生类和伴生对象? 3、spark有什么特点，处理大数据有什么优势? 4、Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有
默认情况下，SparkStremaing根据Receiver以生产者生产数据的速度来接收数据，但是在工作状态下， 实际计算一个批次数据的时间一般要大于Streaming应用设置的批处理间隔。这就意味着Spark Streaming处理数据的速度要小于数据接收的速度， 数据处理能力低，导致数据全部堆积在内存中，进一步导致Receiver所在的Executor会发生内存溢出的问题。 同为优秀的大数据实时处理框架，这个问题和类比于Storm的雪崩问题，Storm中若是Spout，或者是其他上游的Bolt发送数据的速度过快，而下游Bolt因为并行度，或者是业务逻辑较为复杂， 就会导致数据堆积到内存中，进而引发雪崩的问题。Storm解决这个问题，有两种思路。第一种，控制上游发送数据的速度topology.max.spout.pending，比如说内存中未处理的Tuple(Storm中的数据处理单位，类似于kafka中的message)达到10000条的时候，堵塞发送线程，停止发送，直到内存中的数据小于我们设置的阈值；第二种思路，就是提高下游处理数据的速度， 提高并行度， 设置下excutor的数目。其实还有第三种思路，即当内存中的数据达到一定阈值后，将其写入Disk中。 Spark Streaming的解决思路和Storm的解决思路是一样的，但是比Storm更为灵活。因为Storm设置上游发送数据的Tuple数目，当消费者消费数据能力很大的时候，会造成资源利用率下降等问题。为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，Spark Streaming可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。 Spark Streaming Backpressure: 根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接收率。通过属性“spark.streaming.backpressure.enabled”来控制是否启用backpressure机制，默认值false，即不启用。
之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时，将Executor移除等等。那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢？
collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察，毕竟分布式数据集比较抽象。Spark的collect方法，是Action类型的一个算子，会从远程集群拉取数据到driver端。最后，将大量数据 汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常用意造成内存溢出，只用作小型数据的观察。*/ val arr = res.collect(); println("arr(0) is " + arr(0) + " arr(2) is " + arr(2) + " arr(4) is " + arr(4)); } }
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。
官网： http://spark.apache.org/streaming/
在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
导读：发现一篇好文，分享给大家。全文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。全文较长，建议收藏后PC端查看或工作中问题troubleshooting。
一，并行度 集群不会被充分利用，除非您将每个操作的并行级别设置得足够高。Spark自动会根据文件的大小，是否可分割等因素来设置map的数目(后面会详细讲解输入格式，同时详细讲解各种输入的map数的决定)。对于分布式reduce操作，例如groupbykey和reducebykey，默认它使用的是分区数最大的父RDD的分区数决定reduce的数目。你也可以通过设置spark.default.parallelism来改变默认值，建议值是每个CPU执行2-3个tasks。 二，Reduce任务的内存使用 有时候内
前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段，今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点，就是关于Spark中常用算子的调优。废话不多说，直接进入正文；
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