使用Spark的Order By和Limit操作导致Java堆空间溢出问题的解决方法

Spark大数据处理：解决Order By和Limit引发的Java堆空间溢出
最新推荐文章于 2024-02-28 01:53:13 发布
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文章标签： spark java 大数据 编程
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本文介绍了在使用Apache Spark处理大规模数据时，Order By和Limit操作可能导致的Java堆空间溢出问题，并提供了解决方案。通过增加Executor内存和启用外部排序，可以有效避免此类错误。示例代码展示了如何在Java中配置这些参数以执行排序和限制操作。

使用Spark的Order By和Limit操作导致Java堆空间溢出问题的解决方法

在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们经常需要对数据进行排序和限制结果集的大小。其中，Order By用于按照指定的列对数据进行排序，而Limit用于限制结果集的大小。然而，在处理大规模数据时，如果未正确设置Spark的配置，这些操作可能会导致Java堆空间溢出错误。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的Java代码示例。

Java堆空间溢出错误（Java heap space）通常发生在JVM分配给Java堆的内存不足时。在Spark中，当我们执行Order By和Limit操作时，Spark会尝试将整个排序结果加载到内存中，因此可能会导致堆空间溢出。为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

  1. 增加Spark的Executor内存
    通过增加Executor的内存分配，可以为排序操作提供更多的堆空间。我们可以使用spark.executor.memory配置项来设置Executor的内存大小，例如：

    SparkConf conf = new SparkConf(
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spark order by + limit 导致 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
yy的博客
08-15 804
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space spark sql
Spark数据倾斜问题解决方案大全
2501_92132293的博客
09-03 679
1. 作业运行时间监控：当作业运行时间超过历史平均水平时触发告警2. 任务分布监控：监控Task运行时间标准差，超过阈值时告警3. 数据分布监控：定期分析核心表的Key分布，识别潜在倾斜风险4. 自动化诊断报告各Stage的Shuffle数据量分布最长任务与平均任务的时间比疑似倾斜Key列表及分布情况。
spark sql 之 limit
自渡
10-09 7002
limit执行的不是action操作。 show/head一类的是action操作。 Spark limit改进 在执行一条SQL，类似sparkSession.sql(“select * from table where id=1 limit 10000000”)这种SQL时，发现速度很慢。后面只有一个partition在处理。 limit的原理就是在先根据查询条件组成一个RDD，然后每个partition取limit数量，再统一发给一个partition，然后取出limit数量的Row. 这个
Spark 超大数据量下OOM的解决
Du939的博客
02-21 2863
Spark 超大数据量下OOM的解决
Spark中对大表子查询加limit为什么会报Broadcast超时错误
萌兔兔MMQ！！
09-19 1421
当两个表需要join时，如果一个是大表，一个是小表，正常的map-reduce流程需要shuffle，这会导致大表数据在节点间网络传输，常见的优化方式是将小表读到内存中并广播到大表处理，避免shuffle+reduce；对一个表broadcast执行过程为首先计算然后collect，然后通过SparkContext broadcast出去，并且执行过程为线程异步执行，超时时间为spark.sql.broadcastTimeout；现在，在集群上，我偶尔会超过300s的广播加入超时阈值。
Spark orderBy(desc("col"))部分数据排序失败
weixin_33813128的博客
02-07 888
起因 对数据进行三个维度的排序，用的是orderBy(desc("col"))，结果其中两个维度上结果返回正确，另外一个维度上结果出现了大的排在后面的结果，错误的结果大概如下： wang:2.072661 zhe:19.702593 rong:1.778491 正确维度上如下： wang:17.069210 zhe:1.936609 rong:1.926417 yao:1.886525 排查 以...
sql优化之-------spark实现hql时发现的order by、sort by 性能问题
weixin_39419040的博客
08-12 1447
1.删除分区 ALTER TABLE my_partition_test_table DROP IF EXISTS PARTITION (p_loctype='MHA'); 2.显示分区： show partitions driver_ride_info 3.动态插入分区 insert overwrite table loan_f_milestone partition(day) select *, to_date(atv_tim) 报错日志： Error: Java heap space
Spark优化大全总结实操,含数据格式/数据倾斜/算子优化/Join优化/参数调优等
qq_39285950的博客
12-28 3931
Spark优化总结大全,含数据格式/数据倾斜/算子优化/Join优化/参数调优等,spark任务重RDD持久化数据在Executor内存中占用比例为60%,当数据量较大内存放不下时,就会溢写到磁盘,如果spark任务中有较多需持久化的RDD,建议调大此参,避免内存不足时数据只能写磁盘的情况.若没有或者发现作业频繁gc或者运行较慢时,则可适当调小此比例。如果觉得数据发生了倾斜(数据分布不均,很多数据都打到了一个分区中),建议在Join之前先进行Repartition操作,增加分区数,这样可以将分区内的数据打散
[Spark版本更新]--Spark-2.4.0 发布说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
11-09 7105
2018-11-02 Apache Spark 官方发布了 2.4.0版本，以下是 Release Notes，供参考：  Sub-task [ SPARK-6236 ] - 支持大于2G的缓存块 [ SPARK-6237 ] - 支持上传块> 2GB作为流 [ SPARK-10884 ] - 支持针对回归和分类相关模型的单实例预测 [ SPARK-11239 ] - 用于ML线性...
spark dataframe降序排序
别说话写代码的博客
03-17 2672
package com.dkl.leanring.spark.df import org.apache.spark.sql.SparkSession object DfSortDesc { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("DfSortDesc").master("local").getOrCreate() val data = Array((7,.
Spark Sql orderby排序使用测试
weixin_41939278的博客
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版本信息：Spark 2.2-hadoop-2.6 1、使用Spark Shell方式测试1g数据 （1）测试sql：SELECT * FROM rddTable order by age 先打开spark集群， /…/…/sbin/start-all.sh 然后启动spark shell： ./spark-shell --master spark://10.47.85.158:7077 --...
Spark SQL：优化 orderBy 和 limit 的查询
TechRoar的博客
09-18 663
通过使用分区和排序，Spark 可以将数据划分为更小的块，并且只需对每个块进行排序，而不是对整个数据集进行排序。当然，除了上述提到的优化技巧，还有其他一些因素也会影响 orderBy 和 limit 查询的性能，比如数据的分布、硬件配置等。最后，我们执行带有 orderBy 和 limit 子句的 SQL 查询，Spark SQL 会自动使用采样来优化查询。最后，我们执行带有 orderBy 和 limit 子句的 SQL 查询，Spark SQL 会自动使用索引来优化查询。如有任何疑问，请随时提问。
spark两个节点2.2GB数据的orderby算子测试（上）
weixin_39216439的博客
05-06 1017
我们的任务就是分析orderby算子的流程，并用数据验证，最终总结优化方法。 spark的orderby算法，有点像桶排序，有三个阶段： 1. 抽样确定bound（水塘抽样算法，随机从n个元素中选择k个，但抽样过程中无法知道n） 2. 根据bound进行shuffle write 3. shuffle read 并在内存中排序 2.2GB数据集共5百万条记录保存在master...
避坑:Spark Sql的Order By排序是不稳定的
激进的蜗牛
10-31 5699
目录 问题背景 实验 1- 构建测试用例 2- 执行测试sql 原因 1- 代码定位及问题追踪 2- 单分区设想 结论 问题背景 生产环境数据产品项目出现相同代码多次执行结果不同的问题,经过排查,发现了问题出现在first value的窗口函数返回的结果上.同一批数据执行相同sql返回值不相同. sql类似如下形式: select * ,first_value(s_id) over (partition by c_id order by s_score)first_show f
orderby升序为什么0在最前_Spark 开窗函数中order By的作用
weixin_39551993的博客
12-05 680
最近几天，受到打击了，总是被人问到 开窗函数中加入 order by 和 不加 order by 有什么区别。例如 sum(x1) over (partition by x2 order by x1) 和 sum(x1) over (partition by x2)的结果一样吗？为什么？我一开始觉得，你在 sum中后面加什么order by，反正都是获取累加的结果，加不加order by有什么影响...
Spark排序方式集锦
weixin_30933531的博客
08-14 413
一.简介 　　spark中的排序一般可以使用orderBy或sort算子，可以结合负号、ASC/DESC和col进行简单排序、二次排序等情况 二.代码实现 1 package big.data.analyse.sparksql 2 3 import org.apache.log4j.{Level, Logger} 4 import org.apache.spa...
spark 中的limit 会导致原本并发处理的任务转换成两个1个task的stage去处理,如果limit后跟的数很大会导致任务阻塞.器
qq_32674727的博客
03-13 859
sparksql 中的limit 会导致原本并发处理的任务转换成两个1个task的stage去处理,如果limit后跟的数很大会导致任务阻塞. 加了 limit 所以一个stage转换成 两个各只有1task 的stage。不加limit的话 就只有一个3k的stage。 sql语句中加了limit的stage、DAG： 不加limit的stage、DAG： ...
spark-sql orderby遇到的shuffle问题
qq_36213530的博客
02-28 2552
第3点 减少shuffle的数据量，这个我也有考虑，原本三列合并为一列（key: id_data_type），没有用到的列我也drop掉。shuffle read(Map阶段)的时候数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制，如果这个。参数值设置的很小，同时shuffle read的量很大，那么将会导致一个task需要处理的数据非常大。异常id单独拎出来处理，加盐（id_随机数），再排序，再减盐（id_去除随机数），二阶段再排序，是我们最需要考虑的，因为数据没有过于数据倾斜，最先想到的就是。
mssql排序order by42000报错解决
王世洪的博客
02-16 7013
在mssql查询中，如果子查询中使用order by，会出现报错：[42000] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server][SQL Server]除非另外还指定了 TOP、OFFSET 或 FOR XML，否则，ORDER BY 子句在视图、内联函数、派生表、子查询和公用表表达式中无效。 如下语法形式会出现报错： select * from ( select c_date,count(*) cnt from tablename order
用sort by和distributed by代替呢
最新发布
10-28
查询语句使用ORDER BY和LIMIT。 但是，如果用户不想改变表结构，或者表已经存在，那么只能使用ORDER BY进行全排序，但这样在数据量很大时可能会慢。 另外，引用[3]提到了take操作，但这是Spark RDD的操作，与...
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