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RDD分区2GB限制

本文目的 最近使用spark处理较大的数据时,遇到了分区2G限制的问题(ken)。找到了解决方法,并且在网上收集了一些资料,记录在这里,作为备忘。 问题现象 遇到这个问题时,spark日志会报如下的日志, 片段1 15/04/16 14:13:03 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 19.0 in stage 6.0 (TID 120, 10.215.149.47): java.lang.IllegalArgumentException:Size exceeds Integer.MAX_VALUE at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map(FileChannelImpl.java:828) at org.apache.spark.storage.DiskStore.getBytes(DiskStore.scala:123) at org.apache.spark.storage.DiskStore.getBytes(DiskStore.scala:132) at org.apache.spark.stora...

前雅虎CTO:Hadoop扩展过程中的7个危险信号

ZDNet至顶网软件频道消息:本文作者Raymie Stata是Hadoop即服务公司Altiscale的创始人兼CEO,也是雅虎前任CTO,协助雅虎完成开源策略,并参与Apache Hadoop项目的发起。Hadoop的扩展和运维是非常复杂的过程,在其具体的实施过程中隐藏着潜在的危机,Raymie根据经验罗列了7项危机信号和相应的解决方案,帮助使用者提前避免灾难的发生。 以下为译文: Hadoop扩展是一个非常复杂的过程,这里罗列了7种常见问题和解决方案。 所有Hadoop实施都存在着潜在的危机,包括一些非常棘手的Hadoop运行问题。这类问题出现在投入生产环境前会导致Hadoop被弃用,但是如果发生在投入生产环境后,则意味着一场“成功的灾难”(其实更有可能是一场纯粹的灾难)。 Hadoop的扩展和实施是非常复杂的。但是如果你能确切的认识到问题根源所在,还是可以避免“灾难”的发生,以下是根据经验总结出的一些危机信号。 危机信号1:无法投入生产环境 从概念验证到生产环境使用是大数据工作流程的重要一步。Hadoop扩展工作充满了挑战,较大的工作量往往不能被及时完成,测试环境不能完全覆盖真...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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