问题描述及原因分析 在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。...出现“org.apache.spark.SparkException: Task not serializable”这个错误，一般是因为在map、filter等的参数使用了外部的变量，但是这个变量不能序列化...引用成员变量的实例分析 如上所述， 由于Spark程序中的map、filter等算子内部引用了类成员函数或变量导致需要该类所有成员都需要支持序列化，又由于该类某些成员变量不支持序列化，最终引发Task无法序列化问题...Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner...Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner
full log in 解决方法：正确配置spark-defaults.xml,spark-en.sh中SPARK_HISTORY_OPTS属性 20、Exception in thread "main...37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法：序列化类中不能包含不可序列化对象，you have to prevent...解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...的并发读取 94、经验：单个spark任务的excutor核数不宜设置过高，否则会导致其他JOB延迟 95、经验：数据倾斜只发生在shuffle过程，可能触发shuffle操作的算子有：distinct...，前者窄依赖，分区后数据不均匀，后者宽依赖，引发shuffle操作，分区后数据均匀 136、org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing
full log in 解决方法：正确配置spark-defaults.xml,spark-en.sh中SPARK_HISTORY_OPTS属性 20、Exception in thread “main...37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法：序列化类中不能包含不可序列化对象，you have to prevent...解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...的并发读取 94、经验：单个spark任务的excutor核数不宜设置过高，否则会导致其他JOB延迟 95、经验：数据倾斜只发生在shuffle过程，可能触发shuffle操作的算子有：distinct...，分区后数据不均匀，后者宽依赖，引发shuffle操作，分区后数据均匀 136、org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows
1.问题描述 ---- 在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下： 1.在设置Schema字段类型为DoubleType...，抛“name 'DoubleType' is not defined”异常； 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object...： Py4JJavaError: An error occurred while calling o152.showString. : org.apache.spark.SparkException:...] 2.解决方法 ---- 异常一： NameError: name 'DoubleType' is not defined 问题原因： 由于在Python代码中未引入pyspark.sql.types...3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行。
Caused by: org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration 异常的场景 ： SparkApp...其实出现这个异常的地方有很多，比如读取配置问题异常，比如sparkconf 初始化异常等等，这些都是显而易见的，但是，本文的异常并不是那么显而易见，而是需要了解一些分布式以及spark内部的运行机制，下面来一起看一下...异常原因： 一个spark 应用对应了一个main函数，放在一个driver里,driver里有一个对应的实例（spark context).driver 负责向各个节点分发资源以及数据。...在提交到yarn-cluster 分布式系统进行调度的时候，driver会将job分发到不同的work中执行，那么每一个分发job都是一个task，task是在work的executor中去执行，之所以会报这个异常...，就是因为程序中关于StreamingContext的初始化在main函数的外面，如代码： val sc = new SparkConf() val ssc = new StreamingContext
1.3 逐行读取文本文件 逐行读取文本文件是处理大型文本文件或逐行处理文本内容的常见需求。在C#中，可以使用 StreamReader 来逐行读取文本文件。...以下是一些常见的文件读写可能引发的异常： IOException：在文件操作中可能出现的一般性 I/O 异常，比如文件已被其他进程锁定、文件不存在等。...压缩和解压缩：对于文本文件或二进制文件，可以考虑在读写之前进行压缩，从而减少磁盘 I/O。 并行处理：如果有多个文件读写任务，可以考虑使用多线程或异步操作进行并行处理，充分利用多核处理器。...错误处理：在文件读写过程中，要合理处理可能的异常情况，避免敏感信息泄露或系统崩溃。 文件锁定：在多线程或多进程环境中，要使用适当的文件锁定机制，以防止并发访问导致的问题。...异常处理： 在文件读写过程中，考虑处理所有可能的异常情况，以确保程序不会崩溃或产生不可预料的错误。 性能考虑： 选择适当的文件读写方法，考虑文件大小、读写频率以及性能需求。
空指针 原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针 4. org.apache.spark.SparkException...2.kafka序列化问题(引包错误等) 6....用的是匿名内部类，异常是抛不到上一层的。...解决办法：在spark-submit时候设定conf部分的spark.driver.extraJavaOptions:-XX:PermSize=256M –MaxPermSize=256M 12.Spark...SparkSql中过多的OR，因为sql在sparkSql会通过Catalyst首先变成一颗树并最终变成RDD的编码 13.spark streaming连接kafka报can not found leader
如果在内存中不能放得下这个 Map 的数据的话，直接把 Map 数据写到磁盘上，在本地目录创建一个文件，从 HTTP 流中读取数据然后写到磁盘，使用的缓存区大小是 64K。...，在访问时则需要进行序列化的逆过程--反序列化，将字节流转化为对象，序列化的方式可以节省存储空间，但增加了存储和读取时候的计算开销。 ...14.6.1 异常分析1：Worker 异常退出 ? 在 Spark 运行过程中，经常碰到的问题就是 Worker 异常退出，当 Worker 退出时，整个集群会有哪些故事发生呢？...2）如果所有的 Worker 都异常退出，则整个集群不可用。 3）需要有相应的程序来重启 Worker 进程，比如使用 supervisord 或 runit。...spark 集群中运行 wordcount 程序其主要业务逻辑比较简单，涵盖一下 3 个过程： 1）读取存储介质上的文本文件（一般存储在 hdfs 上）； 2）对文本文件内容进行解析，按照单词进行分组统计汇总
这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。...在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。...代码如下： object NetworkWordCountV2 { def main(args: Array[String]) { /* * 本地测试时最好指定 hadoop...用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名, * 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常 */ System.setProperty("HADOOP_USER_NAME...在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。
特别值得一提的是par这个方法，通常来说，我们在写Spark任务，使用for循环的时候要敏感，因为这意味着可能在串行执行一个任务，通过par这个方法可以让他们并行化。...指定它以后，在进行reduce类型操作的时候，默认partition的数量就被指定了。这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据input和每个executor内存的大小来确定。...在Spark UI上能够看到序列化占用总时间开销的比例，如果这个比例高的话可以考虑优化内存使用和序列化。 Broadcasting Large Variables。...在task里面引用大对象的时候要小心，因为它会随着task序列化到每个节点上去，引发性能问题。只要序列化的过程不抛出异常，引用对象序列化的问题事实上很少被人重视。...运算过程中数据量时大时小，选择合适的partition数量关系重大，如果太多partition就导致有很多小任务和空任务产生；如果太少则导致运算资源没法充分利用，必要时候可以使用repartition来调整
特别值得一提的是 par 这个方法，通常来说，我们在写 Spark 任务，使用 for 循环的时候要敏感，因为这意味着可能在串行执行一个任务，通过 par 这个方法可以让他们并行化。...这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据 input 和每个 executor 内存的大小来确定。...在 Spark UI 上能够看到序列化占用总时间开销的比例，如果这个比例高的话可以考虑优化内存使用和序列化。 Broadcasting Large Variables。...在 task 里面引用大对象的时候要小心，因为它会随着 task 序列化到每个节点上去，引发性能问题。只要序列化的过程不抛出异常，引用对象序列化的问题事实上很少被人重视。...运算过程中数据量时大时小，选择合适的 partition 数量关系重大，如果太多 partition 就导致有很多小任务和空任务产生；如果太少则导致运算资源没法充分利用，必要时候可以使用 repartition
文件和异常 在实际开发中，常常需要对程序中的数据进行持久化操作，而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。...'__main__': main() 复制代码 请注意上面的代码，如果open函数指定的文件并不存在或者无法打开，那么将引发异常状况导致程序崩溃。...try代码块中，在try代码块的后面可以跟上一个或多个except来捕获可能出现的异常状况。...例如在上面读取文件的过程中，文件找不到会引发FileNotFoundError，指定了未知的编码会引发LookupError，而如果读取文件时无法按指定方式解码会引发UnicodeDecodeError...__': main() 复制代码 在Python中要实现序列化和反序列化除了使用json模块之外，还可以使用pickle和shelve模块，但是这两个模块是使用特有的序列化协议来序列化数据，因此序列化后的数据只能被
除了文本文件之外，Spark 的 Scala API 也支持一些其它的数据格式: SparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录, 并且将它们作为一个 (filename...虽然在 driver node 仍然有一个 counter 在内存中，但是对 executors 已经不可见。executor 看到的只是序列化的闭包一个副本。...（或文本文件集合）的形式写入本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中的给定目录中。...然后，这些数据将基于目标分区进行排序并写入一个单独的文件中。在 reduce 时，任务将读取相关的已排序的数据块。...Spark 会自动广播出每个 stage（阶段）内任务所需要的公共数据。这种情况下广播的数据使用序列化的形式进行缓存，并在每个任务运行前进行反序列化。
下面的例子演示了如何读取一个纯文本文件。...__ == '__main__': main() 请注意上面的代码，如果open函数指定的文件并不存在或者无法打开，那么将引发异常状况导致程序崩溃。...try代码块中，在try代码块的后面可以跟上一个或多个except来捕获可能出现的异常状况。...例如在上面读取文件的过程中，文件找不到会引发FileNotFoundError，指定了未知的编码会引发LookupError，而如果读取文件时无法按指定方式解码会引发UnicodeDecodeError...__': main() 在Python中要实现序列化和反序列化除了使用json模块之外，还可以使用pickle和shelve模块，但是这两个模块是使用特有的序列化协议来序列化数据，因此序列化后的数据只能被
进程和线程 2.1 基于进程的 MapReduce 在 MapReduce 中，任务（Mapper 和 Reducer）是进程级别的，每个任务通常运行在单独的进程中。...2.2 基于线程的 Spark 在 Spark 中，任务是线程级别的，由执行器（Executor）中的线程池处理。...Spark 的任务调度和执行都是在 Executor 内部进行，Spark 管理着任务的分发、调度、失败恢复以及数据的本地性优化。...因此 Spark 的任务创建开销相对较小，使得任务可以更快地启动和执行。而MapReduce 框架中创建和销毁进程的开销较大。...这种机制可以避免重复计算和磁盘读取，从而加快数据访问和处理速度，这也正是因为线程中资源共享的特点而决定的。
1 Spark 的 local 模式 Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。...1.1 重要特点和使用场景 本地开发和测试：在开发 Spark 应用程序时，可以使用 local 模式进行本地开发和测试。这样可以避免连接到集群的开销，加快开发迭代速度。...这样可以充分利用本地机器的资源，快速完成数据处理任务。 调试和故障排查：在调试和故障排查过程中，使用 local 模式可以更方便地查看日志、变量和数据，加快发现和解决问题的速度。...可以在本地环境中模拟各种情况，验证代码的健壮性和可靠性。 教学和学习：对于 Spark 的初学者或教学场景，local 模式提供了一个简单直观的学习环境。...学习者可以在本地环境中快速运行 Spark 应用程序，理解 Spark 的基本概念和工作原理。
关于IDEA提交Spark任务的几种方式，可以参见我 另一篇文章 . 集群环境 ?...要执行计算任务，所以主节点最好不要有worker以免出现计算任务争夺主节点资源 Spark UI 正常视图 ?...IDEA 项目打包 项目示例 这里的实例程序 读取 hdfs 文件 Vote-demo.txt，并且使用 GraphX 读取文件生成图，并打印图的边数。 ?...1 http://192.168.146.130:4040/jobs/ 4040 UI界面只有在job运行时才可见，运行完后就不可访问 集群输出正常 ?...怀疑是版本的问题了，集群是 scala-2.11.8 + Spark-2.2.0 解决： 这里 修改 sbt 中 spark 的版本，原来的是 2.1.0 我擦！
("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序，使用 9 个线程。...级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 MEMORY_ONLY 高 低 是 否 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。...唯一的区别是，会将RDD中的数据进行序列化。...在yarn或者standalone下使用 Master_URL的值 Master URL 含义 local 使用1个worker线程在本地运行Spark应用程序 local[K] 使用K个worker...线程在本地运行Spark应用程序 local[*] 使用所有剩余worker线程在本地运行Spark应用程序 spark://HOST:PORT 连接到Spark Standalone集群，以便在该集群上运行
("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序，使用 9 个线程。...在计算过程中，是RDD的不可修改特性保证了数据的一致性。持久化：可以调用cache或者persist函数，把RDD缓存在内存、磁盘，下次使用的时候不需要重新计算而是直接使用。...唯一的区别是，会将RDD中的数据进行序列化。...local 使用1个worker线程在本地运行Spark应用程序 localK 使用K个worker线程在本地运行Spark应用程序...local* 使用所有剩余worker线程在本地运行Spark应用程序 spark://HOST:PORT连接到Spark
该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行，执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务。...Shark的设计导致了两个问题： 一是执行计划优化完全依赖于Hive，不方便添加新的优化策略 二是因为Spark是线程级并行，而MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题...例如： spark.read.text("people.txt")：读取文本文件people.txt创建DataFrame；在读取本地文件或HDFS文件时，要注意给出正确的文件路径。...或者也可以使用如下格式的语句： spark.read.format("text").load("people.txt")：读取文本文件people.json创建DataFrame。...DataFrame，名称为peopleDF，把peopleDF保存到另外一个JSON文件中，然后，再从peopleDF中选取一个列（即name列），把该列数据保存到一个文本文件中。
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