Spark DataSource Option 参数 1.parquet 2.orc 3.csv 4.text 5.jdbc 6.libsvm 7.image 8.json 9.xml 9.1读选项 9.2写选项 10.excel 1.parquet https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html 2.orc https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sourc…

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行…

Driver spark.driver.cores driver端分配的核数,默认为1,thriftserver是启动thriftserver服务的机器,资源充足的话可以尽量给多. spark.driver.memory driver端分配的内存数,默认为1g,同上. spark.driver.maxResultSize driver端接收的最大结果大小,默认1GB,最小1MB,设置0为无限. 这个参数不建议设置的太大,如果要做数据可视化,更应该控制在20-30MB以内.过大会导致OOM. sp…

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4129481.html 一.问题 使用spark join两张表(5000w*500w)总是出错,报的异常显示是在shuffle阶段. 14/11/27 12:05:49 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file /hadoop/application_1415632483774_448…

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu…

Spark远程调试脚本: #调试Master,在master节点的spark-env.sh中添加SPARK_MASTER_OPTS变量 export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000" #启动Master sbin/start-master.sh #调试Worker,在worker节点的spark-env.sh中添加SPARK_WORKER_…