我对Spark还比较陌生,我使用python和spark编写了一个简单的脚本。我的问题是,在执行的初始阶段,它是完全正常的,但渐渐地,它放慢了速度,在最后一个阶段结束时,整个应用程序挂起。下面是应用程序挂起的代码片段-
hivectx.registerDataFrameAsTable(aggregatedDataV1,"aggregatedDataV1")
q1 = "SELECT *, (Total_Sale/Sale_Weeks) as Average_Sale_Per_SaleWeek, (Total_Weeks/Sale_Weeks) as Velocity F
我在同一个软件包中有以下三个类:
class Machine {
protected int id;
public Machine(int i) {
id = i;
}
public void start() {
System.out.println("Machine " + id + " starting.");
}
}
class Car extends Machine {
protected int id;
public Car(int i) {
我们有一个每天一次使用整个分配堆内存的应用程序。我对堆空间做了一个内存转储,以帮助我找到这个问题的原因,这个问题在这个链接上是可用的。我认为应用程序实现得不好,或者可能与DB4O技术有关,它的对象在客户端和服务器之间发送,或者在用户在系统和服务器之间同步数据之后向服务器开放。该服务没有提供错误:内存不足:堆空间,但我跟踪您的资源分配。
我用这个shell脚本启动应用程序..。
set +x
export BRANCHOFFICE_HOME=/bat/orquestra/branchoffice/live18
cd ${BRANCHOFFICE_HOME}
echo BRANCHOFFICE_