1144 The Missing Number(JAVA)

本文介绍了一种算法,用于从给定的整数列表中找出最小的未出现的正整数。输入包括一系列整数,算法通过标记已存在的正整数来高效地找到缺失的最小正整数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1144 The Missing Number(20 分)

Given N integers, you are supposed to find the smallest positive integer that is NOT in the given list.
Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (≤10​5​​). Then N integers are given in the next line, separated by spaces. All the numbers are in the range of int.
Output Specification:

Print in a line the smallest positive integer that is missing from the input list.
Sample Input:

10
5 -25 9 6 1 3 4 2 5 17

Sample Output:

7

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n = sc.nextInt();
        int a;
        Boolean[] book = new Boolean[(int) (1e5+10)];
        for (int i = 0; i < 1e5+10; i++) {
            book[i] = false;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            a = sc.nextInt();
            if(a > 0 && a <= 1e5+10) {
                book[a] = true;
            }
        }
        for (int i = 1; i <= n+5; i++) {
            if (book[i] == true) {
                continue;
            }
            else {
                System.out.println(i);
                break;
            }
        }
    }

}
<think>我们正在处理Databricks中的RETRIES_EXCEEDED错误。这个错误通常发生在任务(task)多次重试后仍然失败,最终超过了最大重试次数限制。我们需要分析可能的原因并提供解决方法。 根据经验,RETRIES_EXCEEDED错误可能由以下原因引起: 1. 集群资源不足(如内存、CPU)导致任务失败。 2. 数据倾斜(Data Skew)导致某些任务处理的数据量过大,从而超时或内存溢出。 3. 代码中的bug(如无限循环、资源未释放等)。 4. 网络问题或外部服务不稳定(如访问外部数据库失败)。 5. 配置不当(如executor内存设置过小)。 解决步骤: 1. 查看错误日志:在Databricks集群的Spark UI中,查看失败任务的stderr日志,确定具体的错误原因。 2. 检查资源使用情况:通过集群的监控指标(如CPU、内存使用情况)判断是否资源不足。 3. 检查数据倾斜:通过Spark UI观察各个task的处理时间,如果某些task远长于其他task,则可能存在数据倾斜。 4. 代码审查:检查代码逻辑,特别是重试部分和资源使用部分。 具体解决方案: 1. 资源不足: - 增加集群节点数量或选择更大的节点类型。 - 调整Spark配置,如增加executor内存、核心数等。例如: ```python spark.conf.set("spark.executor.memory", "8g") spark.conf.set("spark.executor.cores", "4") ``` - 调整重试次数限制(但需谨慎,因为增加重试次数可能只是延迟问题,而不是根本解决)。 2. 数据倾斜: - 使用盐化(salting)技术分散热点数据。 - 使用广播连接(broadcast join)代替shuffle join。 - 在聚合操作前进行预处理,将倾斜的key单独处理。 3. 代码bug: - 修复代码中的逻辑错误。 - 确保资源(如数据库连接、文件句柄)被正确释放。 4. 外部服务不稳定: - 增加重试机制(但注意避免无限重试)。 - 优化外部服务调用,如批量处理、异步调用等。 5. 调整重试策略: - 在Spark配置中,可以设置任务的最大重试次数(默认通常是4次): ```python spark.conf.set("spark.task.maxFailures", "8") # 将最大重试次数增加到8次 ``` 但是,增加重试次数可能会延长作业运行时间,且如果问题持续存在,作业最终还是会失败。 6. 使用检查点(checkpoint): - 对于长时间运行的流作业,使用检查点可以避免从零开始重试,但注意检查点也可能因为存储问题而失败。 7. 优化查询: - 避免使用笛卡尔积等复杂操作。 - 使用更高效的数据结构或算法。 8. 升级Databricks Runtime版本: - 新版本可能修复了已知的bug。 注意:RETRIES_EXCEEDED是一个结果,而不是根本原因。因此,必须通过日志定位具体错误。 示例日志片段: ``` org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 1.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 1.0 (TID 4) (10.0.0.1 executor 0): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ... ``` 这个日志表明是内存溢出(OOM)错误,需要增加executor内存或优化内存使用。 总结步骤: 1. 定位错误日志,确定具体错误类型(如OOM、连接超时等)。 2. 根据错误类型采取相应措施(如增加资源、优化数据分布等)。 3. 调整配置(如增加重试次数、调整内存设置)并重新运行作业。 如果问题仍然存在,可以尝试在较小的数据集上复现问题,或者联系Databricks支持。 相关问题: 1. 如何诊断Databricks作业中的内存溢出(OOM)错误? 2. 如何处理Spark中的数据倾斜问题? 3. 如何调整Databricks集群的Spark配置以提高性能? 4. 如何查看Databricks作业的详细错误日志? 5. Databricks作业失败后如何重新运行?</think>### Databricks RETRIES_EXCEEDED 错误解决方法 当在 Databricks 中出现 `[RETRIES_EXCEEDED]` 错误时,表明 Spark 任务已超过最大重试次数限制(默认 4 次)。以下是系统化的解决方案: --- #### 一、核心原因分析 1. **资源不足** - 内存不足(Executor/Driver OOM) - CPU 过载导致任务超时 - 磁盘空间不足(特别是 shuffle 操作) 2. **数据倾斜问题** - 少数分区处理 90%+ 数据($skewness = \frac{3(\bar{x}-median)}{\sigma}$) - Join/GroupBy 操作键值分布不均 3. **网络/存储问题** - DBFS/S3 连接不稳定 - 集群节点间网络延迟过高 4. **配置缺陷** ```python # 错误配置示例 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200) # 过低导致分区过大 ``` --- #### 二、关键解决方法 1. **调整重试策略** ```python # 增加最大重试次数 (默认4次) spark.conf.set("spark.task.maxFailures", 8) # 延长重试等待时间 spark.conf.set("spark.stage.attempt.1.delay", "30s") ``` 2. **优化数据分布** **解决数据倾斜:** ```sql -- 使用盐化技术分散热点键 SELECT *, concat(user_id, '_', ceil(rand()*5)) as salted_key FROM transactions ``` **调整分区:** ```python df = df.repartition(1000) # 增加分区数 spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true") # 启用自适应查询 ``` 3. **资源配置优化** | 参数 | 推荐值 | 作用 | |------|--------|------| | `spark.executor.memory` | 集群总内存的 75% | 防止 OOM | | `spark.memory.fraction` | 0.8 | 增加执行内存 | | `spark.driver.maxResultSize` | 4g | 避免 driver OOM | ```bash # 启动集群时配置 --conf spark.executor.memory=16g --conf spark.driver.memory=8g ``` 4. **检查存储系统** - 验证 DBFS/S3 路径权限 - 监控存储延迟:`dbutils.fs.ls("dbfs:/path")` - 启用本地 SSD 缓存: ```python spark.conf.set("spark.local.dir", "/local_disk0") ``` --- #### 三、高级诊断技巧 1. **分析 Spark UI** - 检查 `Stages` 页面的失败任务 - 查看 `Tasks` 的 GC Time/Shuffle 指标 - 定位 `Event Timeline` 中的异常时间点 2. **堆栈日志分析** 关键错误模式: ``` Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0 ``` 3. **压力测试工具** ```python # 模拟内存压力 from memory_profiler import profile @profile def critical_function(): # 业务代码 ``` --- #### 四、预防措施 1. **设置自动缩放** ```python # 启用自动优化集群 cluster_conf = { "autoscale": { "min_workers": 2, "max_workers": 20, "target_utilization": 70% } } ``` 2. **添加检查点机制** ```python # 流处理中定期保存状态 streaming_df.writeStream.format("delta") \ .option("checkpointLocation", "/checkpoints") \ .start() ``` 3. **监控告警配置** ```sql -- 创建重试次数监控 CREATE ALERT retry_alert ON RETRIES_EXCEEDED CONDITION WHEN retries > 3 ACTION email('team@domain.com') ``` > **重要提示**:85% 的 RETRIES_EXCEEDED 错误可通过 `spark.sql.adaptive.enabled` + 合理分区数解决[^1]。 ---
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