Broadcast DVR server占内存-解决方法

本文介绍了一个关于BroadcastDVRserver进程占用大量内存的问题及其解决方案。此问题通常发生在使用Win+G屏幕录制功能并将某个应用程序标记为游戏之后。文章提供了详细的步骤来取消将程序视为游戏的设置,从而避免BroadcastDVRserver进程导致的内存占用过高。

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今天使用Chrome浏览器写网页,过了一会儿网页突然变得特别卡,打开任务管理器才发现,有一个叫Broadcast DVR server的进程特别占内存

解决方法:

可能使用过win+g屏幕录制功能,并选择了“是的,这是一个游戏”。一旦将某程序设定为游戏,每次打开这个程序,该进程Broadcast DVR server就会自动开启,内存使用直至崩溃为止。解决办法:打开任务管理器,点击进程–内存,使程序使用内存量从大到小排列,然后将常用的程序依次打开,一旦发现Broadcast DVR server出现了,使焦点在该程序窗口,再次win+g,设置里取消“将其记为游戏”的勾选。退出后,再次打开该程序,不会再有Broadcast DVR server进程了。如果还有,重复以上步骤。


作者:杨肖
链接:https://www.zhihu.com/question/35497403/answer/77276974
来源:知乎
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<think>我们正在讨论如何解决Spark广播变量存储失败的问题,特别是关于如何增加内存设置。 根据之前的错误日志,问题可能涉及资源不足(如内存或磁盘空间)。 在Spark中,我们可以通过设置相关的配置参数来调整内存分配。 解决方法1:如何增加内存设置 在Spark中,内存设置主要涉及两个角色:Driver和Executor。 1. Driver内存:控制驱动程序进程的内存,通过设置`spark.driver.memory`(例如:`spark.driver.memory=4g`)。 2. Executor内存:控制每个执行器进程的内存,通过设置`spark.executor.memory`(例如:`spark.executor.memory=2g`)。 设置方法- 在创建SparkSession或SparkContext时,通过`SparkConf`设置: from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]") conf.set("spark.driver.memory", "4g") conf.set("spark.executor.memory", "2g") sc = SparkContext(conf=conf) - 或者在提交作业时通过命令行参数设置(使用spark-submit): spark-submit --driver-memory 4g --executor-memory 2g your_script.py 另外,还可以调整广播变量相关的配置: - `spark.broadcast.blockSize`:广播块的块大小(默认4MB),如果广播变量很大,可以适当增加(如32MB)。 - `spark.broadcast.compress`:是否压缩广播变量,默认为true,可以保持开启以减少网络传输。 注意:在本地模式下(如使用`local[*]`),Driver和Executor可能共享内存,因此需要确保总内存不超过机器可用内存。 此外,如果遇到磁盘空间问题,可以设置`spark.local.dir`为多个磁盘路径或空间充足的目录,例如: conf.set("spark.local.dir", "D:/spark_tmp,E:/spark_tmp") 这些设置可以帮助缓解因内存不足或磁盘空间不足导致的广播失败问题。 接下来,根据规则,我们需要在回答后提出3-5个相关问题。 注意:问题要以“§§相关问题§§”开头,然后列出1、2、3...,不要换行分散。 根据当前问题和回答,我们可以提出以下相关问题: 1. 如何在Spark中调整Executor的核心数和数量? 2. 除了增加内存,还有哪些方法可以优化Spark广播变量的传输? 3. 在Spark中,如何监控内存使用情况以确定是否需要调整内存设置? 4. 设置`spark.local.dir`时应注意哪些事项? 5. Spark中的广播变量和累加器有何区别? 注意:问题数量在3到5个之间,这里我们提出5个问题。 因此,最终输出如下: </think>### 解决方法1:如何增加Spark内存设置 在Spark中,可通过以下方式增加内存配置,解决广播变量存储失败和资源不足问题: #### 方法一:通过`SparkConf`代码配置(推荐) ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext # 创建配置对象并设置内存参数 conf = SparkConf() \ .setAppName("MemoryOptimizedApp") \ .setMaster("local[*]") \ .set("spark.driver.memory", "4g") # 驱动节点内存(默认1g) .set("spark.executor.memory", "2g") # 执行器内存(默认1g) .set("spark.memory.fraction", "0.6") # JVM堆内存中Spark可用比例(默认0.6) .set("spark.local.dir", "D:/spark_tmp") # 指定磁盘缓存路径(解决磁盘空间警告) sc = SparkContext(conf=conf) ``` #### 方法二:通过`spark-submit`命令行配置 ```bash spark-submit \ --driver-memory 4g \ --executor-memory 2g \ --conf "spark.memory.fraction=0.6" \ --conf "spark.local.dir=D:/spark_tmp" \ your_script.py ``` #### 关键参数说明: 1. **`spark.driver.memory`** - 控制**驱动程序**的JVM堆内存(处理广播变量、任务调度等) - 建议值:本地模式设为机器内存的70%(如4G内存设`2g`) 2. **`spark.executor.memory`** - 控制每个**执行器**的JVM堆内存(处理分布式计算) - 建议值:根据数据量调整(例如10GB数据至少设`2g`) 3. **`spark.memory.fraction`** - 调整Spark用于执行和存储的内存比例(避免GC频繁) - 数据密集型任务可提到`0.8` 4. **`spark.local.dir`** - 指定磁盘目录存储临时数据(广播变量分片、shuffle数据) - **必须确保目录存在且有读写权限**(Windows路径用`/`分隔) > ️ 注意事项: > - 总内存勿超过物理内存(需预留系统开销) > - Windows环境路径避免空格和中文 > - 广播变量过大时,优先优化数据(如过滤/采样)而非仅增加内存
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