转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等.shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作.后面先总结一下我对Spark内存模型的…

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai…

JVM组成.GC回收机制.算法.JVM常见启动参数.JAVA出现OOM,如何解决.tomcat优化方法…

1. 表中数据过亿,加载速度过慢,而我只需要加载增量数据 如:加载昨天一整天的数据,添加predicates分区,方法如下: //predicates相当于是把昨天的数据分成一个区,其它的数据不加载 val predicates: Array[String] = Array(s"created_at >=\'" + getDateTime.getYesDate() + "\' and created_at <\'" + getDateTime.getNo…

刚装的vs2015 社区版 出现这个问题,wp8.1和win10m模拟器都无法启动,找了好久找到的解决方案,放这儿供大家参考,免得大家像我一样走弯路: Windows Phone emulator not starting (couldn`t setup the UDP port)   After updating Windows 10 to build 10061 windows phone emulators (all 8.1 and 10) stopped starting. I get…

引用自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c4224614143bbae87a221207d0d82f2747f41802bded602571507be9dad58f49d8b9972b2b8933712d5cd04e53914aef925125b061d70ab6f45ff0bb806ac0ea81c4de2444ca24127bf0aed80655…

问题描述: 在使用spark过程中,有时会因为数据增大,而出现下面两种错误: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够,但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足,而是driver的内存给的不足.在standalone client模式下用spark-submit提交任务时(…

因为shareSDK的微信和QQ API都只支持32位的,而cocoaPods默认要支持64位的,所以如果在工程中导入这两个API会出问题. 解决方法我就不转载啦,原文在这里: http://blog.csdn.net/heyehao2008/article/details/39048301…

前言: 本博客为博主在开发中遇到的问题,为大家提供解决方法,如需转载,请注明来源,谢谢! 问题一: 第一次用PLSQL Developer连接数据库,若用sys用户登录并操作则正常,若用普通用户比如xxx登录并创建一个表则报错“动态执行表不可访问,本会话的自动统计被禁止.在执行菜单里你可以禁止统计,或在v$session,v$sesstat和v$statname表里获得选择权限.” 原因分析: 从报错提示就可以看出,原因在于动态性能表相关的权限没有被授权给当前用户 解决方法一: 根据提示,在执行…

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个…