# Spark 释放资源指南
在分布式计算框架中，Spark 是一种被广泛使用的集成了内存计算及大规模数据处理的工具。随着数据处理任务的复杂性增加，如何正确地释放资源成为了每一位开发者必须掌握的重要技能。本文将带你了解如何在 Spark 中释放资源，具体流程和实现步骤。
## 流程概述
以下是Spark释放资源的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
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2023-10-05 19:53:21
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[size=medium][color=red][b]一、引子[/b][/color][/size]
在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Exe
# Spark集群资源释放的科普
在大数据处理的世界中，Apache Spark凭借其快速的计算能力和灵活的处理方式，成为了许多企业首选的计算框架。然而，在多用户环境中，如何有效地释放和管理集群资源，确保资源的高效利用，是一个不可忽视的问题。本文将详细探讨Spark集群中的资源释放，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一概念。
## Spark集群资源的管理
Spark集群由多个节点组成，每个
但凡是资源调优，就是通过软件/程序的环境参数的配置调整，来达到程序运行的相对比较高效率的目的。 比如在spark中配置spark.executor.nums/spark.executor.memory/spark.driver.memory等等。 在开发完
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2023-12-22 20:08:34
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目录缓存缓存概述cache()和persist()区别CheckPoint 缓存缓存概述如果在应用程序中多次使用同一个 RDD，可以将该 RDD 缓存在计算节点的内存中，该 RDD 只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该 RDD 的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。在使用完数据之后，要释放缓存，否则会一直在内存中占用资源。 c
# Spark大任务资源不释放问题解析
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架。然而，在使用Spark处理大任务时，用户常常会遇到资源不释放的问题。这不仅会导致内存泄漏，还可能导致应用程序的性能下降。本文将探讨这一问题的原因以及解决方案，并提供代码示例进行说明。
## 资源不释放的原因
资源不释放的主要原因有以下几点：
1. **长时间作业**：当Spar
spark的动态资源配置对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行 的服务（比如Thrift Server），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减 Executor个数，从而实现动态分配
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2023-08-10 17:27:36
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一.using释放资源 using不可以释放所有的对象，原因如下： 1.using可以主动释放的对象都需要实现IDisable接口。 2.即使都实现了IDisable接口，也没有必要全部使用using，我们只对那些对系统性能有重要 影响的对象进行了using限定，而其他的对象可以交给垃圾回收器处理。using释放资源的
有时，代码要求非托管资源，如文件句柄、COM 包装或 SQL 连接。在使用一个或多个此类资源完成了代码后，Using 块确保这些资源的释放。这样，其他代码就可以使用它们。 托管资源由 .NET Framework 垃圾回收器 (GC) 释放，您不需要进行任何额外的编码。您也不需要用于托管资源的 Using 块。Using 块有三个部分：
1.1 现象描述启动Oracle失败，系统显示如下错误信息：SQL> startup
ORA-32004: obsolete and/or deprecated parameter(s) specified
ORACLE instance started.
Total System Global Area 2137886
场景：在spark structured streaming读取kafka上的topic，然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区：1）程序放到spark上使用yarn开始运行（yarn-client或yarn-cluster），可以正常sink结果到目录下（分配了executor，executor上有task分配，hdfs有结果输出）；2）程序出现问
在上一个博客里，我们将一辆汽车的油箱、发动机进行了大体的说明了，汽车的最主要的功能已经说明了，那么想让汽车发动起来，我们应该怎么办呢？对，司机，我们现在还缺一个司机来使用这些资源，那么这些资源是如何使用的呢？在我们刚开始的时候，我对spark进行相应的简介的时候说过一个词，也在后面对这个词进行了具体的讲解，他就是RDD--分布式弹性数据集，它通过将计算数据持久化到内存中进行存储，提高了集群的运行效
# Spark UI 查看未释放的资源
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，但在使用过程中，用户可能会遇到资源未释放的问题，导致集群性能下降或资源的浪费。本文将介绍如何通过 Spark UI 查看未释放的资源，并提供实际解决方法。
## 1. 问题背景
在 Spark 应用程序的执行过程中，某些任务可能会占用大量的集群资源（如内存、CPU等），即使任务执行完成，某些资源可能
AE二次开发处理空间数据时，时常遇到资源不能成功释放。例如: 1）进行数据格式批量转换或者其他批处理数据的应用程序关闭后，其进程仍然在运行。解决办法必须在退出过程中执行AO的Shutdown（）接口 2）Personal Geodatabase格式数据即PGDB，对其数据进行处理后，在开发的程序彻底退出关闭之前，以独占的方式打开，导致文件被占用，甚至程序其他的功能类都不能访问该数据，必须退出重
转个人体悟，析构貌似有点鸡肋了，不能显示调用，不也确定调用时机，应该只是做为一种释放资源机制的存在然后，一个实例类的资源释放应在承载它的方法结束时发生，所以做为主程序结束标志的main函数里才不能写一些冗杂的方法在里面，应把方法写在主程序外面，要用的时候调用一下这样可以省资源、而且有复用性。不知道我这样理解是否有问题。若有不对之处，还请指点，入门新人！C#中Dispose、析构函数、close的区
序今天要讨论的话题是jdk7中引进的try-with-resource。当看到这个名字的第一时间，不清楚的朋友肯定会猜到这个新玩意跟try有点关系，但为什么还要with resource，即带上所谓的“资源”呢？先谈谈什么是资源什么是资源呢？我们可以举一个最简单的例子，钱就是资源！人人都想要的东西就是资源，反之，人人都讨厌的东西就是垃圾。所以此时，资源有一个明显的特征，即抢手！在软件开发中，资源同
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2023-07-23 10:30:18
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今天公司CMS的tomcat又挂掉了,之前挂了一次.出现以下错误,后来把tomcat的内存增大到1024
严重: Exception initializing page context
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
在tomcat\bin\catalina.bat的set CURREN
最近做了一些文件上传下载的工作，有涉及到资源关闭相关的操作，因此回顾整理了下 JDK 的 try-with-resrouces 资源回收方式，希望对需要的同学有所帮助，如有不足也非常欢迎交流改进。一. 为何需要资源关闭对于某些资源，比如 IO 流对象、Socket 套接字、数据库连接等对象，如果在使用后不手动关闭，会导致资源一直被占用，最终造成资源紧张，导致严重的性能问题。因此在使用完成后务必要将
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2023-07-15 13:54:15
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