SunnyRivers

当你尝试合并一个分支到当前工作分支时，Git检测到你的工作目录或暂存区存在未提交的改动，这些改动可能与即将合并的分支存在冲突。为了避免数据丢失或意外覆盖，Git暂停了合并操作，并抛出了上述警告。这一机制体现了Git对开发者工作的尊重与保护，但同时也要求开发者采取措施，主动管理这些未提交的更改。使用git reset --hard命令将工作目录和暂存区恢复到最近一次提交的状态。你决定放弃当前的本地更改，希望回到最近一次提交的状态。快速清除工作区，适合彻底放弃当前的修改。注意，此操作会永久丢失未提交的更改。

如果不是，那么尽快减少使用，coalesce不会把数据块做 shuffle 操作，但是会让数据块在一个 Task 执行，同时后续的计算成为单块的任务了。没有Coalesce操作的时候，每个 partition 是一个task来计算，此时内存并不会有很大问题，假设 JVM 中32个 Cores 在计算， Page 默认大小为128M的情况下，内存损耗顶峰也不到4G，这个数量并不算多。那导致内存顶峰大小为 N*128M，而 shuffle 中的 N 值默认的情况为200，实际可能更大，那么就很容易内存溢出了。

例如，在不同的上下文中，日期的格式可能不同（如“YYYY-MM-DD”、“DD/MM/YYYY”等），这可能导致解析错误或比较时的问题。类型来存储日期信息是一种常见的做法，尤其是在需要存储非标准日期格式或需要保留额外信息（如时区信息）的情况下。date和datetime类型可以全部用varchar替代，但要从根本解决问题，依然得用第一种方式，因为date类型本身就是常用的日期类型。类型的长度是固定的，即使存储较短的日期字符串，也会占用预先定义的空间。因为字符串索引的查找效率通常低于日期类型的索引。

这个错误通常发生在使用Apache Spark进行数据处理并尝试使用insertInto或overwrite方法将数据写入一个表时。报错"Unable to clear output directory"意味着Spark无法清空指定的输出目录，这通常是因为权限问题、目录不存在或目录中有文件正在被使用。任务直接的依赖关系正常来说是非常严格的，有依赖必须配置，没有依赖就别配置。这种bug是偶现的，大部分情况都不会出现，忽然某一天就报错了，重新运行就好了。

这种情况可能是因为第一次 flatMap 操作改变了原始 Dataset 的结构或类型，导致后续的操作失去了原有的 schema 信息。为了解决这个问题，你需要确保在 flatMap 中处理的数据仍然保持有 schema 信息。有些bug网络上可能没有对应的解决方式，不同是spark版本可能遇到不同的问题，我们可以根据给出的异常提示进行不同的尝试。明显能打印出schema信息，下面去尝试解决这个问题。我们直译一下大概就是你用row.getAs(“字段名”)的时候代码根本不清楚你这个row里面有哪些字段。

注意：set命令是一次性的，而且无法在shell脚本中使用，否则直接报错：Error: Error while processing statement: Cannot modify hive.msck.path.validation at runtime. It is not in list of params that are allowed to be modified at runtime (state=42000,code=1)

这个参数决定了单个查询在执行过程中可以使用的最大内存量。了，那么是谁的内存不够呢？显然不是spark，因为spark内存一般直接报OutOfMemory，那么就是starrocks内存不够，我们的代码中显然没有设置有关starrocks内存相关的参数。如果你将这个参数设置得足够大，确实可以为查询提供更大的内存空间，从而可能加速查询的执行，尤其是对于那些需要大量内存来执行复杂计算的查询。也就是说spark一次只能从starrocks表中读2GB的数据，超过这个值就会抛异常，于是把该值调大。

大部分时候都是直接加大内存来解决，不要把太多精力放在这方面的调优。

Spark通过JDBC读取数据之前很早写过一篇博客，本以为所有通过jdbc读取的方式都一样，谁知道这次读sqlserver的时候竟然出现的很多异常，这里把异常的问题进行记录。

这个其实比较郁闷，你抛出的异常是过滤出太多行，与not null有什么关系呢？但是，当你把not null去掉后，发现很多too many filtered rows的bug都能解决了。这个时候你把最新的数据导入，可能会报上面的错。正当你以为你根据字面意思就知道bug的本质的时候，你会发现有些场景，你日期写的完全没有问题依然会报上面的错（说明这个starrocks源码写的不严谨）。比如你写的是tinyint，但实际来的值超过这个范围，就会报错too many filtered rows（真有点扯淡啊）。

Linux中的top命令是一个动态显示过程，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。需要注意的是，在top命令运行的界面中，按下f键可以进入字段管理模式，可以选择要显示的列，并对列的顺序进行调整。NI：进程的nice值，表示进程的优先级调整值，数值越大，优先级越低。RES：进程使用的、未被换出的物理内存大小，单位为KB。PID：进程ID，每个进程都有一个唯一的ID。VIRT：进程使用的虚拟内存总量，单位为KB。PR：进程的优先级，数值越小，优先级越高。

不同的管理模式下，这三部分占用的空间大小各不相同。Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的”规划式”的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程：

大概的意思就是当把spark.dynamicAllocation.enabled参数设置为true的时候Spark自动根据任务的负载情况增加或减少执行者的数量。当executor空闲时间达到 spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s的时间后，executor会被移除掉。首先程序能够正常运行，只是发现某些executor状态为Dead了，说明该executor被移除了，至于为什么会被移除，就得理解spark的动态分区了，这部分内容请参考。

序列化是在网络传输过程中将数据对象转换为一系列字节的处理。在我们的Spark场景中，executor之间或driver和executor之间的数据传输是通过序列化数据进行的。

通过调整该参数，可以对executor的内存分配进行更精细的调节，以适应不同的任务和数据特征。那我们可以很明确了，如果是因为例如JVM堆外内存、Spark缓存、执行器本身的内部开销等导致的内存不足，的确增大这个参数有一定的效果，但是如果一个container的内存已经限制了，那么增加这个参数是没有任何效果的。关闭虚拟内存检测，有的时候的确能够让代码可以运行，但是关闭了对container内存的监控，虽然可以运行，但是明显没有实际性的处理问题，而且不可控的内存使用，对多租户的环境不友好。