Spark性能优化-------troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题

本文介绍在Scala中如何处理不需要返回值的情况,提出了三种解决方案:使用特殊值替代null,利用filter操作过滤数据,以及使用coalesce算子优化RDD分区。

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大家可以看到,在有些算子函数里面,是需要我们有一个返回值的。但是,有时候,我们可能对某些值,就是不想有什么返回值。我们如果直接返回NULL的话,那么可以不幸的告诉大家,是不行的,会报错的。

Scala.Math(NULL),异常

如果碰到你的确是对于某些值,不想要有返回值的话,有一个解决的办法:

1、在返回的时候,返回一些特殊的值,不要返回null,比如“-999”

2、在通过算子获取到了一个RDD之后,可以对这个RDD执行filter操作,进行数据过滤。filter内,可以对数据进行判定,如果是-999,那么就返回false,给过滤掉就可以了。

3、大家不要忘了,之前咱们讲过的那个算子调优里面的coalesce算子,在filter之后,可以使用coalesce算子压缩一下RDDpartition的数量,让各个partition的数据比较紧凑一些。也能提升一些性能。

在算子函数中,返回null

//  return actionRDD.mapToPair(new PairFunction<Row, String,Row>() {

//

//  private static final long serialVersionUID = 1L;

// 

//  @Override

//  public Tuple2<String, Row> call(Row row) throws Exception {

//  return new Tuple2<String, Row>("-999",RowFactory.createRow("-999")); 

//  }

// 

//  });


内容概要:本文详细介绍了基于时间卷积神经网络(TCN)的多分类预测方法,旨在提高时间序列数据分类的准确性。首先简述了TCN的基本原理及其相对于传统循环神经网络(如LSTM、GRU)的独特优势,特别是在并行计算和长期依赖处理方面。接着,文章展示了从Excel中读取数据的具体步骤,并进行了必要的数据预处理,如特征缩放和标签编码。随后,构建了一个基于Keras框架的TCN模型,详细解释了每一层的作用以及参数设置的理由。为了确保模型的有效性和泛化能力,文中还讨论了数据集的划分方式、训练技巧(如滑窗划分)、模型评估指标(如混淆矩阵)以及最终的模型部署方法。此外,作者分享了一些实用的经验和技巧,如避免梯度爆炸的方法、调整学习率策略等。 适合人群:对时间序列数据分析感兴趣的初学者和有一定经验的数据科学家,尤其是希望深入了解TCN模型及其应用的人群。 使用场景及目标:本方案适用于各种涉及时间序列分类的任务,如金融市场趋势预测、工业设备故障检测等。目标是在保证高准确度的同时,提供灵活易用的实现方式,使用户能够快速上手并在自己的项目中应用。 其他说明:文中提供的代码片段可以直接运行或稍作修改后应用于不同的数据集。对于想要进一步优化模型性能的研究者来说,文中提到的一些高级技巧(如滑窗划分、自定义损失函数等)也非常有价值。
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