: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: ResultStage 1 (collect at 1gram_count.py:14) has failed the maximum allowable number of times: 4. Most recent failure reason: org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to send request StreamChun...
[ERROR] Failed to execute goal on project spark-yarn_2.11: Could not resolve dependencies for project org.apache.spark:spark-yarn_2.11:jar:2.3.0: Failed to collect dependencies at org.apache.hadoop:hadoop-yarn-server-web-proxy:jar:2.6.0-cdh5.16.1: Failed to read artifact descriptor for org...
2.单分区的数据量过大,和分区数过多导致执行task和job存储的信息过多导致Driver OutOfMemoryError 解决方法:1、尽量不要使用collect操作。2、查看数据是否有倾斜,增加shuffle的并行度,加大Executor内存 由Executor的FullGC引起Executor lost,task失败,各种超时:Futures timed out after【120S】 原因:一般是由于Executor...
val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect() array.foreach(println) //关闭连接 sc.stop() } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. RDD的数据处理方式类似于IO流,也有装饰者设计模式 RDD的数据只有在调用...
collect:以数组的形式返回RDD中的所有元素,所有数据都会被拉到Driver端,内存开销很大,所以慎用 count:返回RDD中元素个数 take:返回RDD中前N个元素组成的数组 first:返回RDD中的第一个元素,类似于tack(1) takeOrdered:返回排序后的前N个元素,默认升序,数据也会拉到Driver端 aggregate:分区内聚合后,在分区间聚合 fo...
18/10/0816:23:51WARN TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.200.2.95:40888 java.io.IOException: Connection reset by peer at sun.nio.ch.FileDispatcherImpl.read0(Native Method) at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:39) ...
1，每个RDD都有很多块构成，这个抽象化概念是为了允许RDD被分布式处理。用白话解释一下就是你有个1000行...
每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制。设置的值应该不小于1m,0代表没有限制。如果总大小超过这个限制,程序将会终止。大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误(依赖于spark.driver.memory和JVM中对象的内存消耗)。 spark.driver.memory ...
collect_set column concat concat_ws contains conv convert_timezone corr cos cosh cot count count_distinct count_if count_min_sketch covar_pop covar_samp crc32 create_map csc cume_dist curdate current_catalog current_database current_date current_schema curre...
spark.driver.maxResultSize1g每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制。设置的值应该不小于1m,0代表没有限制。如果总大小超过这个限制,程序将会终止。大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误(依赖于spark.driver.memory和JVM中对象的内存消耗)。