spark的collect是action算子,所有最后会以数组的形式返回给driver端,当数据太大的时候就会出现堆内存溢出.OutofMemoryError:java heap space. 在spark中默认的数据的存储是1G的大小,spark.default.memory(default 1G) 解决方案:以saveAsTextFile算子将收集到的数据在文本的形式收集到本地磁盘或hdf文件系统.…

下面是从网上找到的关于堆空间溢出的错误解决的方法: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space =================================================== 使用Java程序从数据库中查询大量的数据时出现异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 在JVM中假设98%的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息. JVM堆的设置是…

以下是从网上找到的关于堆空间溢出的错误解决办法: Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space =================================================== 使用Java程序从数据库中查询大量的数据时出现异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 在JVM中如果98%的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息. JVM堆的设置是指…

引用自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c4224614143bbae87a221207d0d82f2747f41802bded602571507be9dad58f49d8b9972b2b8933712d5cd04e53914aef925125b061d70ab6f45ff0bb806ac0ea81c4de2444ca24127bf0aed80655…

问题描述: 在使用spark过程中,有时会因为数据增大,而出现下面两种错误: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够,但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足,而是driver的内存给的不足.在standalone client模式下用spark-submit提交任务时(…

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘…

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业…

在前面已经使用过collect终端操作了,主要是用来把Stream中的所有元素结合成一个List,在本章中,你会发现collect是一个归约操作,就像reduce一样可以接受各种做法作为参数,将流中的元素累计成一个汇总结果. 看这个例子:按照菜类进行分组 List<Dish> menu = Arrays.asList( new Dish("猪肉炖粉条", false, 800, Type.MEAT), new Dish("小炒牛肉", false, 70…

用流收集数据 汇总 long howManyDishes = menu.stream().collect(Collectors.counting()); int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories)); //求平均值 double avgCalories = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories)); //summarizing操作…

1. 收集器简介 collect() 接收一个类型为 Collector 的参数,这个参数决定了如何把流中的元素聚合到其它数据结构中.Collectors 类包含了大量常用收集器的工厂方法,toList() 和 toSet() 就是其中最常见的两个,除了它们还有很多收集器,用来对数据进行对复杂的转换. 指令式代码和函数式对比: 要是做多级分组,指令式和函数式之间的区别就会更加明显:由于需要好多层嵌套循环和条件,指令式代码很快就变得更难阅读.更难维护.更难修改.相比之下,函数式版本只要再加上 一个…