我们知道,spark中每个分片都代表着一部分数据,那么分片数量如何被确认的呢? 首先我们使用最常见的HDFS+Spark,sparkDeploy的方式来讨论,spark读取HDFS数据使用的是sparkcontext.textfile(Path, minPartitions): def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { assertNotSto

一.本文的目的       Straggler是目前研究的热点,Spark中也存在Straggler的问题.GC问题是总所周知的导致Straggler的重要因素之一,为了了解GC导致的Straggler问题,首先需要学习GC问题以及如何监控Spark的GC.GC问题的讨论比较多了,推荐一篇系列文章用于学习:成为Java的GC专家.   二.本文所需工具       本文所需工具很简单,基本不用下载.监控GC的前提是:     1.已经在集群上安装了Spark并可以正常提交作业:     2.本地

Spark报错处理 1.问题:org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult 分析:出现这个情况的原因是spark启动的时候设置的是hostname启动的,导致访问的时候DNS不能解析主机名导致. 问题解决: 第一种方法:确保URL是spark://服务器ip:7077,而不是spark://hostname:7077:启动的时候指定-h  ip地址 第二种方法:修改主机的host文件添加主机的解析记录(推荐这种方

启动spark报错,启动container失败,去看yarn的日志,显示invalid token, 经过排查是hadoop子节点的配置和主节点的配置不一致导致的,同步之后,问题解决.

默认情况下,并不是等堆内存耗尽,才会报 OutOfMemoryError,而是如果 JVM 觉得 GC 效率不高,也会报这个错误. 那么怎么评价 GC 效率不高呢?来看下源码: 呢?来看下源码gcOverheadChecker.cpp: void GCOverheadChecker::check_gc_overhead_limit(GCOverheadTester* time_overhead, GCOverheadTester* space_overhead, bool is_full_gc,

前言 离线安装好CDH.Coudera Manager之后,通过Coudera Manager安装所有自带的应用,包括hdfs.hive.yarn.spark.hbase等应用,过程很是波折,此处就不抱怨了,直接进入主题. 描述 在安装有spark的节点上,通过spark-shell启动spark,满怀期待的启动spark,but,来了个晴天霹雳,报错了,报错了!错误信息如下: 18/06/11 17:40:27 ERROR spark.SparkContext: Error initializ

Spark 读取 JSON 文件时运行报错 java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决方法 需要文件 百度网盘链接点击进入 提取码: eku1 先把 winutils.exe 文件放入hadoop的bin目录里面 不用解压,直接放入idea安装目录的 plugins ,放入之后需重启 IDEA

打开 cmd 输入 spark-shell 虽然可以正常出现 spark 的标志符,但是报错:java.io.IOException: Could not locate executable E:\hadoop-2.7.7\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 由此推测,可能少了 winutils.exe 文件 找到: 故下载 winutils-master,解压,找到之前安装的hadoop版本号,这里是 2.7 的,再将文件夹 bin 里的的内容放置

解决方案一: #cp $HADOOP_HOME/lib/native/libhadoop.so  $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 #源码编译snappy---./configure  make & make install #cp libsnappy.so $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件.具体是,spark-shell依赖的是scala,scala依赖的是JAVA_HOME下的

之前在mac上调试hadoop程序(mac之前配置过hadoop环境)一直都是正常的.因为工作需要,需要在windows上先调试该程序,然后再转到linux下.程序运行的过程中,报 Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path   java.io.IOException: Could not locate executable null \bin\winutils.exe in the Hadoop binaries

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties // :: ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable C:\notos\software\hadoop\hadoop-\bin\wi

我是在运行rdd.saveAsTextFile(fileName)的时候报的错,找了很多说法……最终是跑到hadoop/bin文件夹下删除了hadoop.dll后成功.之前某些说法甚至和这个解决方法自相矛盾,可能是我没有注意到具体报错信息是不是完全一致的缘故,但是做一下记录. 1.删除hadoop.dll(最终解决方法) 2.确定一下几件事情(没有解决) a) 设置好了环境变量 b)下载好的hadoop文件的bin目录下存在hadoop.dll和winutils.exe c)C:\\window

2019-03-19 02:50:24 WARN TaskSetManager:66 - Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, 1.2.3.4, executor 1): java.io.InvalidClassException: xxx.xxx.spark.xxx.xxx.Test; no valid constructor at java.io.ObjectStreamClass$ExceptionInfo.newInvalidClassException(

代码: 报错信息: java.lang.NoClassDefFoundError: scala/xml/MetaData 原因:确失jar包 <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-xml</artifactId> <version>2.11.0-M4</version></dependency>

mongoengine是基于pymongo的,后者的3.0版本在windows下似乎会有这个问题,解决方法就是降级: pip install pymongo==2.8 来源:upgrade to pymongo 3.0 breaks pymongo connection #935

1. Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRowFast(MysqlIO.java:2145) 增加driver内存, 原因是数据从各executor汇总到driver造成的. 2.Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.M

19/03/04 18:18:42 ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 查看Hadoop安装目录下是否缺少文件或者是查看环境变量的配置是否出错

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41629917/article/details/83190258

本地运行spark报错 18/12/18 12:56:55 WARN Utils: Service 'sparkDriver' could not bind on port 0. Attempting port 1.18/12/18 12:56:55 WARN Utils: Service 'sparkDriver' could not bind on port 0. Attempting port 1.18/12/18 12:56:55 WARN Utils: Service 'sparkDr

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV

作者:仲浩   出处:<程序员>电子刊5月B   摘要:Spark立足内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制.与此同时,它也兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要. Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于