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
我有一个应用程序，其中有一个TreeView，其中有TreeItems持有大量叶子TreeItem。在TreeView中拥有大量的TreeItem会显着损害应用程序的性能，为了避免这种情况，我将做的是一次只允许展开一个非叶TreeItem，并且一旦TreeItem被折叠，我将清除它的子项，并在需要时异步加载它们(当用户展开TreeItem时)。奇怪的问题是，在下面的这个测试中，当我第一次点击treeitem上的展开箭头时，子项加载正常，如果我折叠它(这将清除子项)并再次展开它，有时它会工作和其他程序开始占用30%的CPU数分钟，然后恢复运行。更奇怪的是，如果我双击TreeItem将其展
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。
我参加了试用期面试(？我不确定是不是这个词)面试官让我告诉他结构和类之间的区别是什么。所以我告诉他我知道的一切以及我在msdn上看到的一切。那家伙说“还不够”，我一点头绪都没有。于是他说:struct是优化过的，所以如果有integer和float，有一些位相同，那么它会节省这个空间，所以structwithint=0和float=0是int=int.MAX的一半大小，float=float.MIN.好的。所以我当时想-没听说过。但是，在面试之后我在考虑它，但它对我来说并没有什么意义。这意味着，当我们更改其中某个变量的值时，结构大小会有所不同。而且在内存中也不可能真的在同一个地方，万一
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
我的Java应用程序维护着一个可以增长到10GB的内部缓存。过期策略设置为30分钟或达到内存阈值时(我正在使用本地ehcache)。很明显，在30分钟后，所有缓存的对象都将在旧的gen中，并且需要完整的gc来收集它们。至于现在停止世界暂停可以达到6秒，我想减少它。平均对象大小为500k，但最多可达1兆，因此我们谈论的是10000-20000个缓存对象(实际上是字节数组)。GC优化的最佳策略是什么？我知道我可以脱离堆，但这是最后的解决方案。谢谢! 最佳答案 10GB缓存不是你应该在堆中做的事情。使用ByteBuffers用于缓存。对象
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");
