腾讯云开发者社区-腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

闵开慧

专栏作者

237

文章

387270

阅读量

51

订阅数

spark出现GC overhead limit exceeded和java heap space

spark java yarn jvm hadoop

spark执行任务时出现java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded和java.lang.OutOfMemoryError: java heap space 最直接的解决方式就是在spark-env.sh中将下面两个参数调节的尽量大 export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=6000M export SPARK_DRIVER_MEMORY=7000M 注意，此两个参数设置需要注意大小顺序： SPA

2018-04-02

4.3K0

spark on yarn提交任务时一直显示ACCEPTED

spark yarn shell hadoop

spark on yarn提交任务时一直显示ACCEPTED，过一个小时后就会出现任务失败，但在提交时shell终端显示的日志并没有报错，logs文件夹中也没有日志产生。注：spark on yarn是不需要启动spark集群的，只需要在提交任务的机器配置spark就可以了，因为任务是由hadoop来执行的，spark只负责任务的提交。任务提交命令为 bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount\ --mas

2018-04-02

3.6K0

spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

spark的rdd中数据需要添加自增主键，然后将数据存入数据库，使用map来添加有的情况是可以的，有的情况是不可以的，所以需要使用以下两种中的其中一种来进行添加。 zipWithIndex def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。 scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","R","D","F"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[

2018-03-30

4.4K0

没有更多了

社区活动

腾讯技术创作狂欢月

“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！

Python精品学习库

代码在线跑，知识轻松学

博客搬家 | 分享价值百万资源包

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

技术创作特训营·精选知识专栏

往期视频·千货材料·成员作品最新动态