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Spark Streaming中状态转换导致的空指针异常

我们使用了 Spark Streaming 的 updateStateByKey 方法来维护每个用户的最新状态。...查看 Spark 的 checkpoint 配置由于 Spark Streaming 依赖于 checkpoint 来恢复状态，我们查看了 checkpoint 路径是否正常，并确认其配置正确。...但是，如果我们在后续操作中对 s 进行了非空操作，比如 s.count，而实际上 state 为 None，就会导致空指针异常。6....这可能是由于某些外部因素（如序列化问题）导致状态对象未能正确初始化。8. 检查状态类的序列化方式我们检查了 UserState 类的序列化方式。...case class UserState(count: Int, duration: Long) extends Serializable这次问题不再复现，推测是由于序列化问题导致某些状态未被正确加载，

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Spark Streaming 误用.transform(func)函数导致的问题解析

Spark/Spark Streaming transform 是一个很强的方法，不过使用过程中可能也有一些值得注意的问题。...在分析的问题，我们还会顺带讨论下Spark Streaming 生成job的逻辑，从而让大家知道问题的根源。 问题描述 今天有朋友贴了一段 gist,大家可以先看看这段代码有什么问题。...特定情况你会发现UI 的Storage标签上有很多新的Cache RDD，然后你以为是Cache RDD 不被释放，但是通过Spark Streaming 数据清理机制分析我们可以排除这个问题。...Spark Streaming generateJob 逻辑解析 在JobGenerator中，会定时产生一个GenerateJobs的事件: private val timer = new RecurringTimer...然而transform 又特别灵活，可以执行各种RDD操作，这个时候Spark Streaming 是拦不住你的，一旦你使用了count之类的Action,产生Job的时候就会被立刻执行，而不是等到Job

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    spark 2.3 导致driver OOM的一个SparkPlanGraphWrapper源码的bug

    背景 长话短说，我们部门一个同事找到我，说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM，从来没有坚持过超过三四天的，叫帮看一下。...这种事情一般我是不愿意看的，因为大部分情况下spark oom就那么几种可能： 数据量拉太大，executor内存爆了； shuffle过程中数据量太大，shuffle数太少，内存又爆了； 闲着蛋疼调用...所以问题应该比较清晰了，spark应该是每次执行batch时在什么地方往这个map里加了很多数据，但是又忘记了移除掉已经过期的部分，所以导致gc无效了。...* the calling thread by setting the `ASYNC_TRACKING_ENABLED` configuration to `false`. */ private[spark...结果 按理说到这里就差不多了，这个OOM的锅还真不能让同事背，的确是spark的一个bug。但是我很好奇，这么大一个问题，spark社区难道就没有动静吗？

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    但是，这样做就会导致有部分cpu-vcore在写入过程中处于闲置状态，造成了资源浪费。 显然，在这件事情上，“充分利用资源”和“产生少量文件”两个方向发生了冲突。那么，有没有一个两全之策呢？...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。...目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。...可以用多线程方式并行提交Job，示例如下： var df = spark.read.json("person.json").repartition(55) // df.cache() // val c

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    但是，这样做就会导致有部分cpu-vcore在写入过程中处于闲置状态，造成了资源浪费。 显然，在这件事情上，“充分利用资源”和“产生少量文件”两个方向发生了冲突。那么，有没有一个两全之策呢？...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。...目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。...可以用多线程方式并行提交Job，示例如下： var df = spark.read.json("person.json").repartition(55) // df.cache() // val c

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    但是，这样做就会导致有部分cpu-vcore在写入过程中处于闲置状态，造成了资源浪费。 显然，在这件事情上，“充分利用资源”和“产生少量文件”两个方向发生了冲突。那么，有没有一个两全之策呢？...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。...目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。...可以用多线程方式并行提交Job，示例如下： var df = spark.read.json("person.json").repartition(55) // df.cache() // val c

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    HBase高级特性与生态整合：深度解析BulkLoad、Spark SQL及数据优化策略

    如果边界设置不合理，可能导致某些Region数据量过大，反而加剧倾斜。可以通过历史数据模拟测试，或使用Spark等工具进行数据采样，动态调整分区策略。...当Spark执行groupBy、join或reduceByKey等操作时，如果某些键的数据量过大，会导致部分Task处理时间过长，甚至引发内存溢出（OOM）错误。...问：Spark 3.5作业中数据倾斜导致OOM，如何紧急处理？...但由于HBase和Spark的计算模型差异，直接扫描全表可能导致性能问题，因此需要结合HBase的特性进行优化。 一个关键优化点是利用HBase的RowKey设计来加速查询。...可以通过预先在HBase中构建统计表或使用Spark的缓存机制（df.cache()）来缓解。 集成中的常见问题与解决方案 在实际部署中，可能会遇到连接超时、版本兼容性或数据一致性等问题。

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    3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

    关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark...-+---+ # DataFrame.cache\DataFrame.persist # 可以把一些数据放入缓存中，default storage level (MEMORY_AND_DISK). df.cache...这种方式更加节省内存，从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。 MEMORY_AND_DISK_SER 基本含义同MEMORY_AND_DISK。唯一的区别是会先序列化，节约内存。...而为什么使用了这些操作就容易导致数据倾斜呢？大多数情况就是进行操作的key分布不均，然后使得大量的数据集中在同一个处理节点上，从而发生了数据倾斜。...() Plan A: 过滤掉导致倾斜的key 这个方案并不是所有场景都可以使用的，需要结合业务逻辑来分析这个key到底还需要不需要，大多数情况可能就是一些异常值或者空串，这种就直接进行过滤就好了。

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    Spark性能调优篇七之JVM相关参数调整

    好，说回Spark，运行Spark作业的时候，JVM对会对Spark作业产生什么影响呢？答案很简单，如果数据量过大，一定会导致JVM内存不足。...这是因为可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出；然后可能导致后续的stage的task在运行的时候，可能要从一些executor中去拉取shuffle...默认情况下，这个堆外内存上限大概是300多M；我们通常项目中真正处理大数据的时候，这里都会出现问题导致spark作业反复崩溃无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G或者更大的内存。...2.连接等待时长的调整 a) 问题提出：         由于JVM内存过小，导致频繁的Minor gc，有时候更会触犯full gc，一旦出发full gc；此时所有程序暂停，导致无法建立网络连接；spark...几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler，反复提交几次task。

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    0820-CDSW在Session中运行代码超过一次就报错问题分析

    问题分析过程 由于这个报错出现在CDSW服务中，因此首先需要确认是CDSW侧导致的问题还是CDH侧导致的问题。...credentials provider对于这种已有凭据的请求不会进行任何处理，因此导致了Delegation Token的报错，详情可以查阅上面的jira链接，同时该jira影响的版本是Spark2.2.0...，与行内使用的Spark版本相符，在与Support沟通后，确认了问题是该jira导致。...问题处理结论 基于该问题是Spark版本的bug导致，因此从根本上解决该问题的方式是升级行内的Spark版本，目前行内所使用的Spark2.2.0是一个比较老的版本，该版本在CDH5.16.2上其实已经不支持了...5.13升级上来的，因此还在继续使用该版本的Spark，建议将行内的Spark版本升级到Spark2.4，一方面来说Spark2.4是Spark2的最高版本，相比Spark2.2多了新特性以及一些bug

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    Spark面对OOM问题的解决方法及优化总结

    ，这就导致了Executor的内存利用率不高，而且需要根据Application的具体情况，使用者自己来调节这两个参数才能优化Spark的内存使用。...内存溢出解决方法： 1. map过程产生大量对象导致内存溢出： 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的，例如：rdd.map(x=>for(i 针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个...2.数据不平衡导致内存溢出： 数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。这里就不再累赘了。...3.coalesce调用导致内存溢出： 这是我最近才遇到的一个问题，因为hdfs中不适合存小问题，所以Spark计算后如果产生的文件太小，我们会调用coalesce合并文件再存入hdfs中。...就容易导致内存溢出的情况。

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    Spark性能优化 (4) | JVM 调优

    gc，甚至于频繁的full gc，进而导致Spark频繁的停止工作，性能影响会很大。...默认情况下，Executor 堆外内存上限大概为300多MB，在实际的生产环境下，对海量数据进行处理的时候，这里都会出现问题，导致Spark作业反复崩溃，无法运行，此时就会去调节这个参数，到至少1G，甚至于...如果 task 在运行过程中创建大量对象或者创建的对象较大，会占用大量的内存，这会导致频繁的垃圾回收，但是垃圾回收会导致工作现场全部停止，也就是说，垃圾回收一旦执行，Spark 的 Executor 进程就会停止工作...，无法提供相应，此时，由于没有响应，无法建立网络连接，会导致网络连接超时。...这种情况也可能会导致 DAGScheduler 反复提交几次 stage，TaskScheduler 返回提交几次 task，大大延长了我们的 Spark 作业的运行时间。

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    SparkSQL执行时参数优化

    设置超过40个executor,但未指定分区数,导致多数executor空闲....这是导致executor并行度上不去的罪魁祸首,之所以这样计算是为了尽量避免计算最慢的task决定整个stage的时间,将其设置为总核心的2-3倍,让运行快的task可以继续领取任务计算直至全部任务计算完毕...) 开启spark.sql.auto.repartition=true 自动重新分区 (每个stage[阶段]运行时分区并不尽相同,使用此配置可优化计算后分区数,避免分区数过大导致单个分区数据量过少,每个...task运算分区数据时时间过短,从而导致task频繁调度消耗过多时间) 设置spark.sql.shuffle.partitions=400 提高shuffle并行度 (shuffle read task...并未测试 (Executor 进程除了运行task 也要进行写shuffle 数据,当Executor进程任务过重时,导致GC不能为其他Executor提供shuffle数据时将会影响效率.此服务开启时代替

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    Spark面对OOM问题的解决方法及优化总结

    ，这就导致了Executor的内存利用率不高，而且需要根据Application的具体情况，使用者自己来调节这两个参数才能优化Spark的内存使用。...内存溢出解决方法： 1. map过程产生大量对象导致内存溢出： 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的，例如：rdd.map(x=>for(i 导致内存溢出： 数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。这里就不再累赘了。...3.coalesce调用导致内存溢出： 这是我最近才遇到的一个问题，因为hdfs中不适合存小问题，所以Spark计算后如果产生的文件太小，我们会调用coalesce合并文件再存入hdfs中。...，就容易导致内存溢出的情况。

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