我有一个方法可以返回从自定义拆分器生成的流；分离器不安全。由于spliterator不安全，并且它保持状态，我想防止它并行运行。有没有办法防止返回的流并行运行？我没能找到执行此操作的任何文档或示例。我确实在BaseStream类上找到了一个sequential()方法，但这似乎并没有阻止用户调用parallel()来得到一个并行流。 最佳答案 并行流调用拆分器的trySplit()方法将您的任务拆分为多个部分。这是absolutelylegit从trySplit()返回null表示“我拒绝拆分”。在这种情况下，即使显式调用了.par
基于BlackJackQuestion，我想知道如何指示所有获胜的手。实际上，最初的问题只是询问两个不大于21的数字中的最大值。所以像这样的方法publicintblackjack(inta,intb);但是，如果有人希望返回所有获胜的手(假设输入数组中的位置是table上的一个座位)，那么签名如:/***returnsanarrayindicatetheindexinthespecifiedhandsthat*correspondtothewinninglocations.Willreturnanemptyarrayif*therearenowinners.Thelengthofth
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。
给定一个Stream和一个返回Stream作为数据源的不同参数的方法，我正在寻找一种通过flatMap合并流的方法(..)并在执行期间捕获某些Exceptions。让我们看下面的代码片段:publicclassFlatMap{publicstaticvoidmain(finalString[]args){longcount;//thismightthrowanexceptioncount=Stream.of(0.2,0.5,0.99).flatMap(chance->getGenerator(chance,20)).count();//tryingtocatchtheexception
我想要一个单条日志消息pojoLoggedExchange并对其应用一系列转换。转换是列表中的一元运算符:Listtransforms=newArrayList();哪里ConditionalTransform工具UnaryOperator我目前的解决方案是像这样使用reduce:publicLoggedExchangetransform(LoggedExchangeoriginal){returntransforms.stream().reduce(original,(o,t)->t.apply(o),(m1,m2)->m2);}并行运行它没有意义，因为无法合并两条消息((m1,m2
我有一个A类列表，其中包括一个列表本身。publicclassA{publicdoubleval;publicStringid;publicListnames=newArrayList();publicA(doublev,StringID,Stringname){val=v;id=ID;names.add(name);}staticpublicListcreateAnExample(){Listitems=newArrayList();items.add(newA(8.0,"x1","y11"));items.add(newA(12.0,"x2","y21"));items.add(n
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
有一段旧的Java代码(没有lambda表达式):publicListgetAttackedCheckersForPoint(CheckerPositionfrom,booleanisSecondPlayerOwner,booleanisQueen,VectorDirectionignoredDirection){ListallDirections=VectorDirection.generateAllDirections();Listresult=newArrayList();for(VectorDirectiondirection:allDirections){if(!direct
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
