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Spark常见问题解决办法

以下是在学习和使用spark过程中遇到的一些问题,记录下来。 1、首先来说说spark任务运行完后查错最常用的一个命令,那就是把任务运行日志down下来。 程序存在错误,将日志down下来查看具体原因!down日志命令:yarn logs -applicationId app_id 2、Spark性能优化的9大问题及其解决方案 Spark程序优化所需要关注的几个关键点——最主要的是数据序列化和内存优化 问题1:reduce task数目不合适 解决方法:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍。数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销;数目太少,任务运行缓慢。 问题2:shuffle磁盘IO时间长 解决方法:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能; 问题3:map|reduce数量大,造成shuffle小文件数目多 解决方法:默认情况下shuffle文件数目为map tasks * reduce ta...

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