spark常見問題
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spark常見問題分析
分析 spark常見的問題不外乎oom： 我們首先看一下Spark 的記憶體模型： Spark在一個Executor中的記憶體分為三塊，一塊是execution記憶體，一塊是storage記憶體，一塊是other記憶體。 execution記憶體是執行記憶體，文件中
Spark常見程式設計問題解決辦法及優化
目錄 1.資料傾斜 2.TopN 3.Join優化 預排序的join cross join 考慮Join順序 4.根據HashMap、DF等資料集進行filter 5.Join去掉重複的列 6.展開NestedDF 7.計算session/
Spark常見問題解決
這倆天總結了在寫Spark Job的時候遇到的一些問題，寫在這裡，以後遇到了方便檢視。 1.Error:(64, 64) Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types
spark常見運算元操作
package com.yzc.lilei.spark.transformoperate; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spar
Maven+scala+spark常見問題總結
去除[WARNING] Using platform encoding (UTF-8 actually) to copy filter 在POM檔案的頂級目錄中，加入下面的配置。其實就是設定一下工程的編碼格式 <properties>
《spark常見調優》
一：開發調優 原則1：對多次使用的RDD進行持久化，共享同一個RDD 原則2：經過filter運算元過後使用coalesce優化分割槽數量。分割槽少並且資料量大是通過repartition重分割槽增大併發。 原則3：讀取hbase或插入資料庫時使用foreachPartition代替foreach並且使
執行Spark常見問題處理方法（持續更新中......）
1.MaxResultSize問題 首先，出現這個錯誤的時候Spark會產生如下錯誤資訊： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialize
spark常見問題錯誤 彙總
一.經驗 1.Spark Streaming包含三種計算模式：nonstate .stateful .window 2.kafka可通過配置檔案使用自帶的zookeeper叢集 3.Spark一切操作歸根結底是對RDD的操作 4.部署Spark任務，不用拷貝整個架
spark常見錯誤彙總
原文地址：https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要： 1、Operation category READ is not supported in state standby 2、配置spark.deploy.re
Spark常見問題總結
1.java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.sql.metadata.SessionHiveMetaStoreClientspark無法知道hive的元資料的位置，所以就
spark常見問題
由於spark通過Master釋出的時候，會自動選取傳送到某一臺的worker節點上，所以這裡繫結埠的時候，需要選擇相應的worker伺服器，但是由於我們無法事先了解到，spark釋出到哪一臺伺服器的，所以這裡啟動報錯，是因為在 192.168.10.156:18800的機器上面沒有啟動Driver程式，而是
Spark常見問題彙總
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spark常見問題處理
1、spark thriftserver報以下錯誤，其他諸如hive/sparksql等方式均正常 ERROR ActorSystemImpl: Uncaught fatal error from thread [sparkDriverActorSystem-akka.a
Spark常見問題彙總 (轉載)
16/01/15 14:29:53 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 192.168.10.38:53816 (size: 42.0 KB, free: 24.2 MB) 16/01/15 14:29:55 INFO Ta
spark常見操作系列(3)--spark讀寫hbase(2)
接著上一篇, 問題(2): scan有 scan.setCaching(10000) scan.setCacheBlocks(true) 等設定.setCaching ,個人感覺不夠用.hbase 預設是在記憶體裡面放一塊資料用來讀取,所以讀取效率比較高,可是,
spark 常見操作
為spark DataFrom 新增一個為 空的新列，使用UDF函式 想產生一個IntegerType型別列為null的DataF
【spark】dataframe常見操作
all data 通過 sch 兩個 執行計劃 min 內存 就是 spark dataframe派生於RDD類，但是提供了非常強大的數據操作功能。當然主要對類SQL的支持。 在實際工作中會遇到這樣的情況，主要是會進行兩個數據集的篩選、合並，重新入庫。 首先加載數據
Spark on Yarn with Hive實戰案例與常見問題解決
ast spa dfs img 運維 base kcon 運維人員 來看 [TOC] 1 場景 在實際過程中，遇到這樣的場景： 日誌數據打到HDFS中，運維人員將HDFS的數據做ETL之後加載到hive中，之後需要使用Spark來對日誌做分析處理，Spark的部署方式是
spark的hive操作和常見的bug
package hive import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession object HiveDome { def fun1(): Unit = { val conf = new Sp
spark作業常見異常
1、java.lang.IllegalArgumentException: System memory 462225408 must be at least 471859200. Please increase heap size using the --driver-memory opti