Spark小问题合集

1）在win7下使用spark shell运行spark程序，通过以下形式读取文件时

sc.sequenceFile[Int,String]("./sparkF")

偶尔会出现“Input path does not exist”，原因是没有使用“file:///”表示文件时本地文件系统上的文件，相对路径形式如下：

sc.sequenceFile[Int,String]("file:///.\\sparkF")

不过，还可以使用绝对路径，更保险些。

2)在Ubuntu上读取文件,貌似三种都可以。参考0

sc.sequenceFile[Int,String]("file:///home/hadoop/sparkF")
 
sc.sequenceFile[Int,String]("file://home/hadoop/sparkF")
 
sc.sequenceFile[Int,String]("file:/home/hadoop/sparkF")

3）可以使用println()打印某些变量值，然后在Exector对应的stdout可以看到打印的内容

4）有时候电脑IP没有固定的话，从教研室把电脑背回来，在IDEA上单机运行spark程序就失败了，提示如下：

ERROR NettyTransport: failed to bind to host.home/192.168.1.124:

“192.168.1.124”是在教研室的IP。出错的原因就是，创建sparkContext时，在“SparkEnv.scala”中，可以看到“spark.driver.host”对应值是：

192.1681.1.124//正好是教研室地址，与当前地址不同，自然报错

修改代码即可,原先代码如下：

 val conf2=new SparkConf().setAppName("matrixProduct").setMaster(args())

修改后代码如下：

val conf2=new SparkConf().setAppName("matrixProduct").setMaster(args()).set("spark.local.ip","127.0.0.1")
      .set("spark.driver.host","127.0.0.1")

参考

5)有时候运行spark作业会提示“WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory”，原因是申请的Exector内存比节点自身内存还要大。访问web界面中8080端口，看到每个节点的RAM是979MB，而提交作业时使用关键字 --executor-memory 1g，这样就超过了自身内存，所以报错。参考

6）使用IDEA调试spark程序时，在控制台窗口会打印出很多的“INFO，WARN”类信息，这些信息，我们并不需要，我们只需要打印出“ERROR”信息，解决方法如下：

1.首先生成spark_Home/conf中的“log4j.properties“文件，方法如下：

Even simpler you just cd SPARK_HOME/conf
then mv log4j.properties.template log4j.properties then open log4j.properties and change all INFO to ERROR.
 Here SPARK_HOME is the root directory of your spark installation.

其实生成了“log4j.properties”文件之后，当我们使用集群的方式运行spark程序时，就可以在控制台屏蔽掉那些”INFO“和”WARN“类的信息，但是如果是在IDEA本地调试spark程序时，”INFO“ ”WARN“类信息仍然会打印出来，解决方法参考以下方法

2.在完成了上述步骤之后，为了保证在IDEA中调试spark程序时避免打印”INFO“、”WARN“类信息，需要在spark程序在添加如下代码：

import org.apache.log4j.PropertyConfigurator
 
PropertyConfigurator.configure("path to log4j.properties")
 
sparkconf.set("log4j.configuration", "path to log4j.properties");

参考：1  2

7）Spark下SequenceFile文件分片数量的确定

http://www.cnblogs.com/gaoze/p/5208970.html

对于在spark中使用Sequence，其分片数量的计算方式与hadoop中相同，其实就是调用了hadoop中的实现来计算，计算goalSize，minSize，maxSize。如下图：

8）sortBy和sortByKey函数

http://www.iteblog.com/archives/1240

9）遍历了一次 Iterable 之后，再次遍历的时候，数据都没了

https://my.oschina.net/leejun2005/blog/131744