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
一、using语句using可以算是.NET中新的语法元素，它清楚地说明一个通常比较占用资源的对象何时开始使用和何时被手动释放。当using可以被使用时，建议尽量使用using语句。至今为止，使用using语句发现它带给程序员的只有优点，而没有任何弊端。在.NET的环境中，托管的资源都将由.NET的垃圾回收机制来释放，而一些非托管的资源则需要程序员手动地将它们释放。.NET提供了主动和被动两种释放
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 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 |
|------
由于并不能像Java程序那样做到自我管理内存和垃圾回收，所以我们在使用数据库资源的时候，要手动管理这这些资源的使用和释放。如果我们使用了一些资源，却并没有释放，数据库资源会一直被占用，在数据量大的时候，就会把我们的程序拖垮。这就要求我们在写相关程序的时候，当我们使用完一个资源的时候，就要主动的去把它释放掉。那么数据库都有哪些资源需要我们去手动管理呢？主要有3个，Connection、Stateme
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2023-09-27 10:48:50
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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
# 使用 DolphinScheduler 释放 YARN 资源的完整指南
在如今的开发环境中，资源管理是确保应用高效运行的关键一环。DolphinScheduler 是一个灵活的分布式调度系统，可以帮助我们管理作业以及其所占用的资源。本文将指导你如何通过 DolphinScheduler 释放 YARN 资源。以下是本指南的流程概述、详细步骤以及所需的代码示例。
## 1. 流程概述
下面
[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
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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# Java不释放资源的危害及解决方法
## 引言
在Java编程中，我们经常使用各种资源，比如文件、数据库连接、网络连接等。然而，如果在使用完这些资源后不及时释放，就会导致资源泄漏，从而影响程序的性能和稳定性。本文将介绍Java不释放资源的危害，并提供一些解决方法。
## 不释放资源的危害
不释放资源的主要危害包括内存泄漏和资源竞争。
### 内存泄漏
内存泄漏是指在程序中申请的内存
原创
2023-08-24 13:01:46
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# 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
一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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# 如何解决 Spark YARN 资源不足的问题
在大数据的处理和分析中，Apache Spark 和 YARN 是两种非常重要的组件。然而，当我们的 Spark 应用在 YARN 上运行时，可能会遇到“资源不足”的问题。本文将涵盖如何解决这一问题的整个流程，并提供详细的代码示例供您参考。
## 整体流程
以下是解决 Spark YARN 资源不足问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark YARN 资源查看
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是最常用的集群资源管理器之一。YARN负责为Spark应用程序分配和管理资源，包括内存和CPU核心。对于开发人员和管理员来说，了解如何查看和监控YARN资源分配情况是非常重要的。
## 查看YARN资源
通过YARN的Web界面可以
## 如何解决 Spark YARN Application Master (AM) 不释放的问题
在使用 Apache Spark 并在 YARN 上运行时，Application Master (AM) 是非常关键的组件。AM 负责资源管理、任务调度和监控应用程序的状态。在一些情况下，AM 可能不会如预期那样释放，导致资源浪费和性能问题。本文将帮助新的开发者理解这一流程，并提供解决 AM 不
介绍YARN 上部署的过程是：客户端把 Flink 应用提交给 Yarn 的ResourceManager, Yarn 的 ResourceManager 会向 Yarn 的 NodeManager 申请容器。在这些容器上，Flink 会部署JobManager 和 TaskManager 的实例，从而启动集群。Flink 会根据运行在 JobManger 上的作业所需要的 Slot 数量动态分配
spark资源spark的资源指的就是cpu core和物理内存。程序运行时，每个core对应一个线程。 application对资源采取声明式的独占，亦即，假设application A声称自己占用了10 cpu和5G内存，那么即使A并不真正使用这些资源，这些资源也不能为其他application所用。所以，如果我们不带参数的在standalone集群上启动spark-shell（默认占用所有
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2023-11-14 09:25:48
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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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# 如何实现 DBever 不释放 Hive 资源
在大数据开发的过程中，经常会遇到数据库连接的管理问题，尤其是在使用 DBever 连接 Hive 时。如果你发现 DBever 在执行操作后释放了 Hive 的资源，可能会影响你后续的查询和操作。本文将向你详细介绍如何保证 DBever 不释放 Hive 资源的流程及必要代码示例。
## 流程步骤
下面是使用 DBever 连接 Hive
