选择合适的存储级别(如MEMORY_AND_DISK)可以在内存不足时将数据溢写到磁盘。 调整Spark SQL的配置: 调整spark.sql.shuffle.partitions来控制shuffle操作后的分区数量,减少内存占用。 调整spark.sql.files.maxPartitionBytes来控制读取文件时分区的大小。 考虑分批处理数据: 如果数据量太大无法一次性完全加载到内存中,可以...
当计算内存不足时，可以借用 onHeapStorageRegionSize 中未使用部分，且 Storage 内存的空间被对方占用后...
spark启动内存不足 spark driver内存不足 内存溢出问题 在Spark中使用hql方法执行hive语句时,由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析,并且使用Cglib等进行序列化反序列化,中间可能产生较多的class文件,导致JVM中的持久代使用较多,如果配置不当,可能引起类似于如下的OOM问题: Exception in thread "Thre...
然后通过cache manager扔进受block manager管理的内存池。
可以使用setConf在sparkSession上设置或者在运行时使用SET key=value来完成内存中缓存的设置。 1.设置为true时,Spark SQL将根据数据统计信息自动为每一列选择一个压缩编码解释器。 2.控制用于列式缓存的批处理大小。较大的批处理大小可以提高内存利用率和压缩率,但可能在缓存数据时出现OOM。
有的时候,运行一些包含了spark sql的spark作业,可能会碰到yarn-client模式下,可以正常提交运行;yarn-cluster模式下,可能是无法提交运行的,会报出JVM的PermGen(永久代)的内存溢出,OOM。 yarn-client模式下,driver是运行在本地机器上的,spark使用的JVM的PermGen的配置,是本地的spark-class文件(spark客户端是默认有配置...
例如，可以利用 Spark 的缓存机制来缓存中间结果，从而减少重复计算和数据读取的开销。此外，还可以结合具体的业务场景和数据特点，灵活调整 Spark 的配置参数和执行计划，以实现更优的性能表现。综上所述，with…as 语句在 Spark SQL 中是否会把数据存入内存并不是绝对的，而是取决于具体的参数配置...
数据量过大:当数据量超过集群可处理的范围时,程序可能会因为数据加载、计算和传输的开销而运行缓慢。可以考虑增加集群规模、优化数据存储格式、使用分区和分桶等技术来减少数据量。 硬件资源不足:如果集群的硬件资源(如CPU、内存、磁盘)不足,Spark SQL程序可能无法充分利用资源进行计算,导致运行缓慢。可以考虑增加节...
Spark Core：Spark 的核心模块，包含 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等功能。Spark SQL：主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象就是 DataFrame，将其作为分布式 SQL 查询引擎，通过将 Spark SQL 转化为 RDD 来执行各种操作。Spark Streaming：Spark 提供的对实时数据进行流式计算...
spark.default.parallelism控制(在spark-sql中用spark.sql.shuffle.partitions) , spark.default.parallelism参数只对HashPartitioner有效,所以如果是别的Partitioner或者自己实现的Partitioner就不能使用spark.default.parallelism这个参数来控制shuffle的并发量了。如果是别的partitioner导致的shuffle内存溢出,就需要从partitioner的...