技.艺.道：spark常见问题整理

最新推荐文章于 2024-11-18 07:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-18 07:30:00 发布 · 314 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark #大数据 #分布式

数据倾斜和热点问题导致分布式计算中数据分布不均，影响效率。原本设想的每个节点数据和算力均衡分布的理想状态常被现实中的数据分布不均所打破，这成为分布式系统中的常见问题。解决这些问题对于优化分布式计算性能至关重要。

一、数据倾斜

数据倾斜、热点问题这两种称呼描述的都是同一个问题：数据分布不均匀。

为什么不均匀就会成为一个问题？

回溯分布式计算的初衷是这样一个情景：

每个节点的数据和算力都是均衡分布的，也就是说，每个节点存储的数据量都差不多，具有的算力也都差不多。

 然而在一次实际的计算中参与计算的数据在集群中的分布往往是这样的：

spark开发中遇到的一些问题及解决方法总结
weixin_42094092的博客
07-22 1336
1.Exception in thread “main” java.lang.NoSuchMethodError: scala.collection.immutable.HashSet$.empty()Lscala/collection/immutable/HashSet; 解决：scala版本不对，将scala 2.11 换成scala 2.10 2.win7 运行saprk程序会报如下报错误： Failed to locate the winutils binary in the hadoop b
Spark常见问题处理
yuxiang1014的专栏
01-05 1144
1.shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM map端的task是不断的输出数据的，数据量可能是很大的。但是，其实reduce端的task，并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后，再去拉取的。map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，立即进行后面的聚合、算子函数的应用。每次reduece能够拉取多少数据，就由buffer来决定。因为拉取...
Spark 常见问题小结
OopsOutOfMemory盛利的博客
11-06 4106
1、WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito ensure that workers are registered and have sufficient memory当前的集群的可用资源不能满足应用程序所请求的资源。资源分2类： cores 和 ramCo
spark 使用中会遇到的一些问题及解决思路
热门推荐
xiao_jun_0820的专栏
04-14 6万+
7 内存溢出问题     在Spark中使用hql方法执行hive语句时，由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用Cglib等进行序列化反序列化，中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多，如果配置不当，可能引起类似于如下的OOM问题： Exception in thread "Thread-2" java.lang.
Spark常见问题
M_PigWmy的博客
10-26 300
Spark中常见问题 Spark中的闭包 闭包则是在driver端声明 excutor端引用 闭包一定经过序列化 在函数内部引用了外部一个变量 会发现以下问题： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20181026172745500.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,s...
spark-shell 启动报错org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=root, acc
蘑菇丁的专栏
05-16 2273
[root@cm3 ~]# spark-shell Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 19/05/16 17:08:23 ERROR spark.SparkContext:...
Spark常见异常: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out
是故事啊~关注我~
12-06 3065
执行spark on yarn任务时报错: Caused by : java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after 1000s 参考此网站 This happens because Spark tries to do Broadcast Hash Join and one of the DataFrames is very large, so sending it consumes much time. You can: Set
Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. :
我的AI笔记
05-11 6774
服务器上使用pyspark报错： Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. : java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread at java.lang.Thread.start0(Native Method) at java.lang.Thread.start(Thread.j
spark+kafka报错java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: numRecords must not be negative
a1776868的博客
05-28 2877
在执行kafka+spark程序时报错以下内容 ERROR JobScheduler: Error generating jobs for time 1588074000000 ms java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: numRecords must not be negative at scala.Predef$.require(Predef.scala:224) at org.apache.spark.streaming.sch
Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Sp
qq_43416132的博客
06-28 3132
无
spark常见问题汇总
JXL_1207的博客
10-21 1050
转载自：https://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_Exception.html 写的很全面，值得借鉴。 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spar...
spark开发问题汇总
盛源的博客
09-23 4700
1 可能导致内存溢出的聚合函数 1 错误代码 Container exited with a non-zero exit code 134. Error file: prelaunch.err. Last 4096 bytes of prelaunch.err 2 函数 collect_set 、 collect_list 3 原因 某个key值(null, unknown, 空串)过多, 被聚合的value值过多, 导致范围(数组超范围)超限; 3 解决方法 1) 调大内存 2) .
SPARK 常见问题及解决
qq_29465867的博客
04-11 2165
1 spark sql group by   org.apache.spark.sql.AnalysisException: expression 'getbyid.userId' is neither present in the group by, nor is it an aggregate function. Add to group by or wrap in first() (or f...
【spark】开发过程中遇到的问题
hyj
08-24 312
spark开发过程中遇到的问题
Spark常见错误问题汇总
a934079371的博客
07-05 2053
一.SparkSQL相关在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xm...
Spark使用过程中的 15 个常见问题、详细解决方案
最新发布
qq_42568323的博客
11-18 2462
通过面向对象的设计，给出了解决问题的实现方式和代码示例，帮助开发者更加高效地配置、调优和排除故障。Spark 中的某些操作（如 join、groupBy）可能导致数据倾斜，导致部分任务处理数据过多而其他任务几乎没有数据。Spark 在进行 shuffle 操作时，性能可能会显著下降，尤其是在大规模数据集下。Spark 的 JVM 参数配置不当，可能会影响性能或导致任务失败。Spark 任务失败可能是由于资源不足、数据损坏或代码错误导致的。Spark 作业可能因为资源不足，导致调度延迟，影响作业执行时间。
spark 生产线上碰到的问题
qq_38019655的博客
09-08 1213
spark 生产线上碰到的问题 1、第一张错误信息图片 2、第二张错误信息图片 3、第三张错误信息图片 4、第四张sparkUI上显示的信息 一、产生事故的背景: 　　上线一个疲劳驾驶事件处理的流式分析,由于中间业务处理的代码逻辑有变更,导致需要重新部署。每次都是将checkpoint中的元数据删掉，因为已经过了比较长的时间了，而且又用到updateStateByKey...
Spark常见问题整理--面试前必看
fengjian的博客
09-20 1126
一、job、stage、Task之间的关系是什么？ 一个job可以包含多个stage 一个stage包含多个task 二、job、stage、Task之间的关系是什么？ 每提交一个任务，就会创建一个job，即调用action算子的时候会创建job【当调用算子之后返回值不是RDD类型的就可以归为Action算子】 根据宽依赖和窄依赖划分stage，如果是宽依赖，就新增一个stage Task数量实际上就是分区的数量 三、什么是宽依赖、窄依赖？ 如果一个父RDD分区被多个子RDD的分区使用，就
Hadoop.dll版本大全：解决Spark本地运行兼容问题
4. Hadoop 版本不一致容易报错：这指出了一个常见问题，即在 Hadoop 生态系统中，不同组件版本不匹配时可能会出现兼容性问题，从而导致运行错误。比如，Hadoop 的客户端库与集群上的 Hadoop 版本不一致时，可能会...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值