# 深入理解Spark资源利用不高的原因及优化方法
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它被广泛用于大数据处理和数据分析。然而，许多用户在使用Spark时，发现其资源利用率并不高。这篇文章将探讨一些可能导致Spark资源利用不高的原因，并提供相应的解决方案。
## 1. 资源利用率低的原因
### 1.1 任务调度不均衡
Spark会将任务在集群中调度到各个节点。如果某些节
spark架构master:集群资源管理和调度worker：单个节点的资源管理executor：对数据进行并行处理driver：应用逻辑执行的起点 spark构成clustermanager：standlone模式中为master，即主节点，控制整个集群，监控worker，在yarn模式中为资源管理器。worker：从节点，负责控制计算节点，启动executor或driver，在yarn
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2023-09-17 13:40:33
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近日服务器出现如下故障：在线人数80多的时侯，登陆服务器发现CPU利用率并不怎以高，内存也还剩余很多，但是远程连接上服务器后就是很卡很卡。时不时还掉线。但是之前服务器曾经经历过200多人同时在线的情况，那个时候也只是CPU利用率偶尔占用有点高，所以那时侯就把数据库迁移到单独的一台服务器上了。为什么会出现这种情况呢？到控制台查看服务器监控情况，cpu正常范围，内存也在正常范围，问题出在了带宽上，居然
一、前言 在软件开发过程中，总会遇到一些瓶颈。开发效率瓶颈，人员技术瓶颈，运行效率瓶颈，服务器瓶颈，磁盘IO瓶颈，CPU、内存瓶颈。这些都限制了我们的软件无法尽善尽美。我们的目的就是为了克服和改善这些难题，使软件比想象中更完美。 二、具体问题 在数据库或者是流程工作时，很多操作都是由于最初软件设计的原因，或者是当初一些产品设计的原因，或者因为时间紧迫，或者逼不得已必
# Java资源利用率不高的现象解析
Java是一种广泛使用的编程语言，以其简便性和跨平台特性著称。然而，在一些应用场景下，我们发现Java的资源利用率并不高，尤其是在内存和CPU的使用上。这引发了许多开发者的关注。本文将深入探讨这一现象，并提供一些代码示例和优化方案。
## 什么是资源利用率？
资源利用率通常指的是计算机资源（如CPU、内存、IO等）的使用效率。高资源利用率意味着程序在执行
# Java 多线程对CPU的利用不高
在Java编程中，多线程是一种常用的手段来提高程序的执行效率和性能。然而，有时候我们会发现，即使使用了多线程，程序的CPU利用率并没有明显提高，这是为什么呢？
## 多线程的优势
在单线程程序中，CPU在执行某个任务时，如果该任务需要等待I/O操作（比如读取文件、网络通信等），那么CPU就会空闲下来等待I/O操作完成。这时候，如果我们使用多线程，就可以
SPARK 资源利用公司：优化资源利用的科技先锋
## 引言
在如今的信息时代，资源的高效利用对于企业发展至关重要。然而，许多公司在资源利用方面面临挑战，尤其是在人力资源和设备资源的管理上。为了解决这个问题，SPARK 资源利用公司应运而生。
SPARK 资源利用公司是一家致力于优化资源利用的科技公司。通过创新技术和智能算法，我们帮助企业最大限度地发挥其资源的潜力，提高效率和盈利能力。
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原创
2024-01-06 09:29:17
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一、前述同MapReduce一样，spark的资源调度和任务调度也是一个很重要的模块，只有搞懂原理，才能更进一步的在源码层面分析Saprk的执行过程，所以理清资源和任务的调度流程就显得尤为重要。二、Spark资源调度流程图： 流程详解如下：1.集群启动之后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master就掌握了集群资源情况。2.当Spark提交一个Application
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2023-08-22 21:49:55
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一.资源分配策略 1.静态分配 Spark程序启动时即一次性分配所有的资源，运行过程中固定不变，直至程序退出。这是一种最简单可靠的分配策略，强烈建议使用这种策略，除非非常确定这种方式无法满足需求。需要注意的是，目前所有模式下都没有在不同Spark程序之间提供内存共享的能力。如果你想使用这种方式来共享数据，建议运行一个单独的服务程序来响应不同的情况去查询同一个RDD。在Spark1.6及以上
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2023-10-05 16:11:01
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#学习率很重要，lr=2e-5训练集准确率0.99，lr=1e-3,训练集准确率0.6,loss降不下来。
#lstm的sequence是变长的，注意测试设置batch合理大小，确保不爆内存
import gluonnlp as nlp
import mxnet as mx
from mxnet.gluon.block import HybridBlock
from mxnet.gluon imp
# Spark应用如何计算资源利用
在大数据处理的场景中，Apache Spark 是一个非常受欢迎的开放源代码框架，它以其快速的计算能力和丰富的生态系统受到广泛应用。然而，随着数据规模的不断扩大，如何充分利用计算资源、提高效率，成为了亟待解决的问题。本项目方案旨在探讨如何计算Spark应用的资源利用率，并给出具体的实现代码示例。
## 1. 项目背景
在企业数据处理过程中，资源利用率的高低
在Kubernetes（K8S）集群中，资源利用不充分可能会导致资源的浪费和性能下降。如何优化资源利用不充分的问题是K8S管理员常常需要面对的挑战之一。在本文中，我将指导你如何识别和解决K8S资源利用不充分的问题。首先，让我们了解一下整个流程：
| 步骤 | 行动 |
| ------ | ------ |
| 1 | 使用kubectl top命令查看当前资源使用情况 |
| 2 | 分析资源
Spark大数据处理 之 从WordCount看Spark大数据处理的核心机制（1）大数据处理肯定是分布式的了，那就面临着几个核心问题：可扩展性，负载均衡，容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢？接着上一篇的“动手写WordCount”，今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法。请各位看官，带着分布式的问题往下看。分布式架构大数据时代，单机装下PB级的
图卷积模型在每个全连接网络层的结果中加入了样本间的特征计算。其述质是依赖深度学特征与缺陷。1.1 全连接网络的特征与缺陷多层全连接神经网络被称为万能的拟合神经网络。先在单个网络层中用多个神经元节点实现低维的数据拟合，再通过多层叠加的方式对低维拟合能力进行综合，从而在理论上实现对任意数据的特征拟合。图10-12左侧的两幅图表示前一层的两个神经元节点将数据在各自的直角坐标系中分成了两类。图
生产服务器上部署了几个java程序，突然出现了CPU100%的异常告警，你如何定位出问题呢？ 正文下面给出两种系统下的排查步骤，都是一模一样的，只是命令稍有区别！查消耗cpu最高的进程PID根据PID查出消耗cpu最高的线程号根据线程号查出对应的java线程，进行处理。准备一行死循环代码：怎么跑，应该不用我说了，直接教大家怎么查！windows版可能有人有疑问，我为什么要说window
1、故障现象客服同事反馈平台系统运行缓慢，网页卡顿严重，多次重启系统后问题依然存在，使用top命令查看服务器情况，发现CPU占用率过高。2、CPU占用过高问题定位2.1、定位问题进程使用top命令查看资源占用情况，发现pid为14063的进程占用了大量的CPU资源，CPU占用率高达776.1%，内存占用率也达到了29.8%[ylp@ylp-web-01 ~]$ top
top - 14:51:10
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2023-08-18 10:47:28
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线上java进程CPU占用率太高问题排查一、创建springBoot项目二、CPU占用过高问题排查三、内存占用过高问题排查四、附加? 线上排查java进程占用cpu过高问题 一、创建springBoot项目新建的项目需引入web依赖支持，方便我们通过http调用 pom.xml文件如下：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proje
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2023-08-31 09:16:23
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java模块加载器 重要要点 Java模块是一个自包含，自描述的组件，它隐藏内部细节并提供接口，类和服务供客户端使用 服务是一组众所周知的接口或类（通常是抽象的）。 服务提供者是服务的具体实现。 Java的ServiceLoader是一种用于加载实现给定服务接口的服务提供者的工具。 可以通过库扩展Java的服务加载机制，以减少样板代码，并提供有用的功能，例如注入服务引用和激活给定的服务提供者
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2023-11-07 04:01:22
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<section style="font-size: 16px;white-space: normal;caret-color: rgb(0, 0, 0);color: rgb(0, 0, 0);box-sizing: border-box;" data-mpa-powered-by="yiban.io"><section style="box-sizing: border-b
提要 时代在变，硬件也在变，但一些基本的架构其实根本未变，就像计算机发展了这么多年，还是逃不了几百年前图灵机所定下的：存储器；控制器；运算器，输入设备和输出设备。图形硬件也有自己的套路。流处理器和ROPs通常我们在选购显卡的时候，常常会注意显存，位宽什么的，但时常会忽略最重要的参数：流处理器和ROPs。 在传统显卡的管线架构中，我们经常说道某张
