我有一些数据需要在sparkstreaming中分类。分类键值在程序开始时加载到HashMap中。因此，每个传入的数据包都需要与这些key进行比较并进行相应标记。我意识到spark有称为广播变量和累加器的变量来分发对象。教程中的示例使用简单的变量，例如etc。如何使用HashMap在所有sparkworker上共享我的HashMap。或者，是否有更好的方法来执行此操作？我正在用Java编写我的SparkStreaming应用程序。 最佳答案 在spark中，您可以用相同的方式广播任何可序列化的对象。这是最好的方法，因为您只需将数据发
在Spark中，当我从一个函数中从HDFS读取一个大约1GB的字符串时，我遇到了java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace错误。我使用的执行程序内存是6GB。为了增加用户内存，我什至将spark.memory.fraction减少到0.3，但我仍然遇到同样的错误。似乎降低该值没有效果。我正在使用Spark1.6.1并使用Spark1.6核心库进行编译。我在这里做错了什么吗？ 最佳答案 请参阅SparkConfSparkExecutorOOM:如何在Spark上设置内存参数一旦应用程序运行，您将看
我需要比较我的spark应用程序中的两个数据帧。我浏览了以下帖子。HowtoobtainthedifferencebetweentwoDataFrames?但是，我不明白为什么最佳答案中的方法df1.unionAll(df2).except(df1.intersect(df2))比问题中的那个好df1.except(df2).union(df2.except(df1))谁能解释一下？据我了解，后者适用于两个较小的数据集，而前者适用于大型数据集。是因为后者将不同作为联合的一部分吗？即使那样，如果两个数据框有相同记录的可能性更大，那么在后一种情况下我们处理的是一个小数据集。
当我尝试运行使用ApacheSpark的测试时，我遇到了以下异常:Exceptionencounteredwheninvokingrunonanestedsuite-Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.java.lang.IllegalArgumentException:Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.我可以通过更改配置中的vm选项来绕过错误，使其具有:-Xms128m-Xmx
我有一个JavaPairRDD我想在其上执行groupByKey行动。groupByKey行动给我一个:org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle如果我没记错的话，这实际上是一个OutOfMemory错误。这只发生在大数据集中(在我的例子中，WebUI中显示的“ShuffleWrite”约为96GB)。我已经设置:spark.serializerorg.apache.spark.serializer.KryoSerializer在$SPARK_HOME/c
Informer论文：https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdfInformer源码：GitHub-zhouhaoyi/Informer2020:TheGitHubrepositoryforthepaper"Informer"acceptedbyAAAI2021.Transformer笔记：《AttentionIsAllYouNeed》_郑烯烃快去学习的博客-CSDN博客目录0x01Transformer存在的问题0x02Informer研究背景0x03Informer整体架构（一）ProbSparseSelf-attention（二）Self-attention
我已经升级到ApacheSpark1.5.1，但我不确定这是否导致了它。我在spark-submit中有我的访问key，它一直有效。Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:org.jets3t.service.impl.rest.httpclient.RestS3Service.(Lorg/jets3t/service/security/AWSCredentials;)VSQLContextsqlContext=newSQLContext(sc);DataFramedf=sqlContext.read().format("c
我在这里描述了一些类似的问题:RefreshstaticfilesservedbySparkJava在我的应用程序中，用户可以将内容上传到一个文件夹，该文件夹也提供给用户Spark.staticFileLocation("/public");特征。我知道SparkJava在启动时只从该文件夹中读取一次“静态”内容，并且它不知道那里的变化。是否可以要求Spark(或通过Spark的Jetty)重新加载静态文件夹中的更改？ 最佳答案 移动到externalStaticFileLocation("/var/www/public");
当我等待我的sparkapache工作完成但没有成功时，我试图避免使用“while(true)”解决方案。我有一个spark应用程序，它假设要处理一些数据并将结果放入数据库，我确实从我的spring服务调用它，并想等到工作完成。例子:带有方法的启动器:@Overridepublicvoidrun(UUIDdocId,Stringquery)throwsException{launcher.addAppArgs(docId.toString(),query);SparkAppHandlesparkAppHandle=launcher.startApplication();sparkApp
我是Spark的初学者，我正在运行我的应用程序以从文本文件中读取14KB数据，进行一些转换和操作(收集、收集AsMap)并将数据保存到数据库我在我的macbook上本地运行它，它有16G内存，8个逻辑核心。Java最大堆设置为12G。这是我用来运行应用程序的命令。bin/spark-submit--classcom.myapp.application--masterlocal[*]--executor-memory2G--driver-memory4G/jars/application.jar我收到以下警告2017-01-1316:57:31.579[Executortasklaunc
