1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

spark join 广告特征做广播

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

在大量数据中对一些字段进行关联. 举例 ipTable:需要进行关联的几千条ip数据(70k) hist:历史数据(百亿级别) 直接join将会对所有数据进行shuffle,需要大量的io操作,相同的key会在同一个partition中进行处理,任务的并发度也收到了限制. 使用broadcast将会把小表分发到每台执行节点上,因此,关联操作都在本地完成,基本就取消了shuffle的过程,运行效率大幅度提高. 样本数据(2000w)性能测试对比 小表没有进行broadcast 进行了broadca

错误分析 堆栈信息中有一个错误信息:Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 2.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 2.0 (TID 264, idc-xx-xx-3-30.d.xx.com, executor 2): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 根据提示信息可以得到以下几点 stage由一

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla",&quo

https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-joins.html https://acadgild.com/blog/what-is-join-in-apache-spark/ http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html https://www.iteblog.com/archives/1566.html http:

1.RDD[K,V],键值对类型的rdd的函数在PairRDDFunctions这个类中 rdd类中,通过隐士转换让rdd有了PairRDDFunctions这个类里面方法的功能 2.rdd 的join方式 1.join=>rdd[k,v] join rdd[k,w]=>RDD[(K, (V, W))] def join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))] 2.leftOuterJoin 右边有可

http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48975771 https://www.douban.com/note/499691663/ http://blog.csdn.net/kejiaming/article/details/52084898 http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5618747.html#4

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本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

spark任务在执行期间,有时候会遇到临时目录创建失败,导致任务执行错误. java.io.IOException: Failed to create local dir in -- spark执行过程的文件夹 spark创建临时文件机制 spark作为并行计算框架,同一个作业会被划分为多个任务在多个节点执行,reduce的输入可能存在于多个节点,因此需要shuffle将所有reduce的输入汇总起来:而shuffle时需要通过diskBlockManage将map结果写入本地,优先写入memo

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍.数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销:数目太少,任务运行缓慢. 问题2:shuffle磁盘IO时间长解决方式:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能: 问题3:map|red

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个

摘要: 1.spark_core 2.spark_sql 3.spark_ml 内容: 1.spark_core 原理篇: Spark RDD 核心总结 RangePartitioner 实现简记 Spark核心作业调度和任务调度之DAGScheduler源码 Spark 运行架构核心总结 Spark DAGSheduler生成Stage过程分析实验 Spark join 源码跟读记录 图解spark的RDD编程模型 (收藏用) 实战篇: Spark算子选择策略 Spark的持久化简记 Spar

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些

这篇文章是基于上一篇文章的续集 一:需求 1.图形表示 二:程序 1.程序. package com.scala.it import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SaveMode import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HiveToMysql { def main(