Kryo 序列化 Spark 默认使用 Java 的序列化机制。...而 Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制性能提高10倍左右，但 Kryo 序列化不支持所有对象的序列化，并且需要用户在使用前注册需要序列化的类型，不够方便，但从 Spark 2.0.0 版本开始..."); //在Kryo序列化库中注册自定义的类集合，如果要使用Java序列化库，需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.kryo.registrator", "atguigu.com.MyKryoRegistrator...缺点：如果两个 RDD 都很大，那么将 RDD 进行 N倍 的扩容显然行不通；使用扩容的方式只能缓解数据倾斜，不能彻底解决数据倾斜问题。...一旦出现 reduce 端内存溢出的问题，可以考虑减小 reduce 端拉取数据缓冲区的大小，例如减少为 12MB。这是典型的以性能换时间的原理。
只显示一个节点 解决方法：SSH配置错误导致，主机名一定要严格匹配，重新配置ssh免密码登录 14、经验：搭建集群时要首先配置好主机名，并重启机器让配置的主机名生效 15、INFO hdfs.DFSClient...输出到日志文件中 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...51、linux批量多机互信 解决方法：pub秘钥配成一个 52、org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_790_piece0...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...0~n的前缀，最后将两个改造key后的RDD进行join（能大幅缓解join类型数据倾斜，需要消耗巨额内存） 98、经验：shuffle write就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage
3.5、使用Kryo序列化 (1)Spark内部默认使用java序列化机制，好处在于处理简单，但是效率不高，并且会占用更多空间、速度慢，Spark默认支持Kryo序列化，性能更好。 ...(2)当Spark需要通过网络进行传输数据，或者将数据溢写到磁盘，Spark会将数据序列化，Kryo序列化机制启用后生效的几个地方： -- 算子函数中使用外部变量 -- 持久化...RDD时进行序列化 -- Stage之间的数据Shuffle (3)使用Kryo序列化机制，需要注册自定义类 sparkConf.registerKryoClasses(...1; 7.4、解决各种序列化导致的报错 (1) 算子函数中，如果使用到了外部的自定义类型的变量，则自定义的变量必须是可序列化的； (2) 如果要将自定义的类型作为RDD的元素类型，那么自定义类型也需要是可序列化的...内存溢出无法执行问题 有时运行作业会出现本地client模式测试成功，但是cluster模式报出JVM 永久代(Permgen)溢出的错误，是因为本地client模式默认内存大小为128MB,但是cluster
Kryo序列化器介绍： Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。...对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。...比如一个task在运行的时候会创建N个对象，这些对象首先要放入到JVM年轻代中。...task失败了就会出现shuffle file cannot find的错误。 解决方法： 1.调节等待时长。 在.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据常见错误及解决方案（转载） 1、用....log4j输出到日志文件中 37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法：序列化类中不能包含不可序列化对象，you...批量多机互信 解决方法：pub秘钥配成一个 52、org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_790_piece0 of broadcast...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...（仅适用于大小表或RDD情况），5）使用随机前缀和扩容RDD进行join，对其中一个RDD每条数据打上n以内的随机前缀，用flatMap算子对另一个RDD进行n倍扩容并扩容后的每条数据依次打上0~n的前缀
针对第二个问题，解决方法和第一个问题的解决方法非常相似，对分区数据重新分配，让每个partition中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。 那么具体应该如何实现上面的解决思路？...也即是说，checkpoint可以视为cache的保障机制，如果cache失败，就使用checkpoint的数据。...使用Kryo序列化 默认情况下，Spark使用Java的序列化机制。...Spark官方宣称Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高10倍左右，Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库，是因为它不支持所有对象的序列化，同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化的类型...registerClasses(Kryo kryo){ kryo.register(StartupReportLogs.class); } } 配置Kryo序列化方式的代码如下： //创建
可重复流的介绍 那是否有一种方法可以再次让同样的啤酒倒满杯子？ 在Mule 4中，你不再需要担心回答以下问题： 哪些组件正在流式传输，哪些不是？ 流在是在此时被处理的吗？ 流到底在哪个位置？...Mule 4现在确保任何需要读取流的组件都能够这样做，而不管哪些组件已经被篡改。该流将始终可用并将处于其起始位置。 文件存储可重复流 文件存储可重复流需要缓冲，而且我们有不同的缓冲策略。...如果超过缓冲区大小，则消息传送将失败。...对象序列化 为了让FileStore策略将磁盘用作缓冲区，它需要序列化流式对象。这是否意味着它只适用于实现java.io序列化接口的对象？一点也不。...就像批处理模块一样，该功能使用Kryo框架来序列化默认情况下JVM无法序列化的内容。尽管Kryo实现了很多黑魔法，但它既不强大也不是银弹(喻指新技术，尤指人们寄予厚望的某种新科技)。
这样的后果是，如果运行迭代次数过多，运行的代码中最终会爆出 Stack- OverflowError 栈溢出错误。通常迭代 500 次就会出现栈溢出。...避免栈溢出错误，一般可以每 100 次迭代做一次 checkpoint。...使用 Kryo 序列化 Spark 默认使用 JavaSerializer 来序列化对象，这是一个低效的 Java 序列化框架，一个更好的选择是选用 Kryo。...Kryo 是一个开源的 Java 序列化框架，提供了 快速高效的序列化能力。...幸运的是，Spark 对其框架里用到的 类做了自动注册 ；但是，如果应用程序代码里有自定义的类，恰好这些自定义类也 要用 Kryo 序列化，那就需要调用 SparkConf.registerKryoClasses
有时候内存分配也会失败。当分配失败时系统函数会返回一个0值。这时返回值“0”已不表示新启用的光标，而是系统向应用程序发出的一个通知，告知出现了错误。...无效光标不一定总是0，因此错误提示中的内存地址也不一定为“0x00000000”，而是其它随机数字。 首先建议： 1、 检查系统中是否有木马或病毒。...（这种方法有人说不是必需。但又一次注冊一下那些.dll对系统也没有坏处，反正多方下手，能解决问题即可。...无效光标不一定总是0，因此错误提示中的内存地址也不一定为「0x00000000」，而是其它随机数字。 假设系统常常有所提到的错误提示，以下的建议可能会有说明 ： 1.检视系统中是否有木马或病毒。...先简单说说原理：内存有个存放数据的地方叫缓冲区，当程序把数据放在其一位置时。由于没有足够空间，就会发生溢出现象。举个样例：一个桶子仅仅能将一斤的水。当你放入两斤的水进入时，就会溢出来。
SO_SNDBUF/SO_RCVBUF，TCP 发送缓冲区和接收缓冲区的大小。为了能够达到最大的网络吞吐量，SO_SNDBUF 不应当小于带宽和时延的乘积。...比较常用的序列化算法有 Kryo、Hessian、Protobuf 等，这些第三方序列化算法都比 Java 原生的序列化操作都更加高效。...Kryo 序列化后占用字节数较少，网络传输效率更高，但是不支持跨语言。Hessian 是目前业界使用较为广泛的序列化协议，它的兼容性好，支持跨语言，API 方便使用，序列化后的字节数适中。...如果一段时间内没收到客户端发送的数据，并不能说明连接一定处于假死状态，有可能客户端就是长时间没有数据需要发送，但是建立的连接还是健康状态，所以服务端还需要通过心跳检测的机制判断客户端是否存活。...客户端可以定时向服务端发送一次心跳包，如果有 N 次没收到心跳数据，可以判断当前客户端已经下线或处于不健康状态。
其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。...数据倾斜导致内存溢出 解决方案：数据倾斜解决方案 driver 内存溢出 1）原因：用户在 Dirver 端创建的对象占用空间过多，比如创建了一个大的集合数据结构。...Dataset：基于DataFrame，DataFrame弱类型，只有在执行时才知道字段的类型，而DataSet是强类型的，不仅仅知道字段，而且知道字段类型，有更严格的错误检查。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。...对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。
需要启动这台机器上的MySQL服务,如果负载太高也会产生这个错误。 解决方法: 启动这台机器的mysql服务，如果启动不成功，多数是因为你的my.ini配置的有问题，重新配置其即可。...解决方法： 检查服务器的内存和系统是否正常，如果服务器内存紧张，请排查一下哪些进程消耗了服务器的内存，同时考虑是否增加服务器的内存来提高整个的负载能力。...：数据表是只读的，不能对它进行修改 1037：系统内存不足，请重启数据库或重启服务器 1038：用于排序的内存不足，请增大排序缓冲区 1040：已到达数据库的最大连接数，请加大数据库可用连接数 1041...要修改 mysql_pconnect ()，可以在论坛的 data 目录的 sql_config.php 中 p c o n n e c t = 0 ; // 是 否 持 久 连 接 修 改 成 pconnect...= 0; // 是否持久连接 修改成 pconnect=0;// 是否持久连接修改成 pconnect = 1; 开启防刷新，严禁刷新太快. 10055: 没有缓存空间可利用，查看下你的 C 盘空间是否已经满
对此类队列执行写入操作一定会成功（不会检查是否出现溢出情况），但前提是写入的内容不超出配置的队列容量（如果写入的内容超出队列容量，则操作会立即失败）。...如果读取操作尝试读取的数据超出可用数据量，则该操作要么立即失败（如果非阻塞），要么等到有足够多的可用数据时（如果阻塞）。如果读取操作尝试读取的数据超出队列容量，则读取一定会立即失败。...（如果队列溢出发生在系统查看可用数据和尝试读取这些数据之间，则溢出的唯一表征就是读取操作失败。） 已同步 已同步队列有一个写入器和一个读取器，其中写入器有一个写入位置，读取器有一个读取位置。...发生溢出后进行的第一次读取操作将会失败，并且会导致相应读取器的读取位置被设为等于当前写入指针，无论是否通过 availableToRead() 报告了溢出都是如此。 2....然后，该信息可用于验证相应的队列是否有足够的控件或数据来完成所需的写入/读取操作，并执行非阻塞 write()/read()。
，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。...Kryo序列化机制比Java序列化机制更快，序列化后的数据占的内存更小。那么Kryo序列化机制这么好，为什么不选用它是默认序列化库呢？...总结，需要用到Kryo序列化机制的场景，算子内部使用了外部的大对象或者大数据结构。那么可以切换到Kryo序列化，序列化速度更快，和获得更小的序列化数据，减少内存的消耗。...正所谓“长痛不如短痛”，一时的付出是为了后面的快速恢复错误和高可用。 5.使用序列化的持久化级别 RDD的数据是持久化到内存，或者磁盘中的。...这种情况下可以使用第二点的Kryo序列化机制配合，提高序列化的效率。 ?
日志处理 - 解决大量日志传输。 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。 如何保证 MQ 的高可用？...分配到第（(i + j) mode n）个 Broker 上 MQ 有哪些常见问题？...如何解决这些问题？ MQ 的常见问题有： 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的顺序问题 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。...java 序列化：主要是采用 JDK 自带的 java 序列化实现，性能很不理想。 Kryo 和 FST：Kryo 和 FST 的性能依然普遍优于 hessian 和 dubbo 序列化。...NIO 基于 Reactor，当 socket 有流可读或可写入 socket 时，操作系统会相应的通知引用程序进行处理，应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。
分配到第（(i + j) mode n）个 Broker 上 MQ 有哪些常见问题？...如何解决这些问题？ MQ 的常见问题有： 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的顺序问题 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。...java 序列化：主要是采用 JDK 自带的 java 序列化实现，性能很不理想。 Kryo 和 FST：Kryo 和 FST 的性能依然普遍优于 hessian 和 dubbo 序列化。...NIO 基于 Reactor，当 socket 有流可读或可写入 socket 时，操作系统会相应的通知引用程序进行处理，应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。...这两种方法均为异步的，对于读操作而言，当有流可读取时，操作系统会将可读的流传入 read 方法的缓冲区，并通知应用程序；对于写操作而言，当操作系统将 write 方法传递的流写入完毕时，操作系统主动通知应用程序
，默认的分区策略是轮询，如果消息有key，具有相同key的消息可以被发往同一分区，Kafka Producer也允许用户直接指定要发往的分区 Producer有一个专门的Sender线程会从缓冲区获取消息...value.serializer 指定消息内容的序列化格式 主要参数 acks 该参数主要用来控制消息的持久性，该参数主要有三个值：0、1、all(-1) 0：表示Producer完全不用考虑broker...retries Producer在发送消息的时候有可能因为网络抖动从而发送失败，这种失败都是可以重试解决，retries参数决定了Producer内部的重试次数。...不可用，通常出现在controller选举期间 NetworkException：网络瞬时故障导致的异常 重试有可能会导致以下问题： 消息重复发送：kafka 0.11.0.0以前的版本需要用户对consumer...该参数默认值是0，表示不关心是否填满batch.size立即发送。
文章目录 1.Netty的特点？ 2.Netty的线程模型？ 3.TCP 粘包/拆包的原因及解决方法？ 4.了解哪几种序列化协议？ 5.如何选择序列化协议？ 6.Netty的零拷贝实现？...17.心跳其实就是一个普通的请求，特点数据简单，业务也简单 18.Netty IdleStateHandler出现问题-我是否以错误的方式对其进行了测试？ 19.Netty如何使用线程池？...的读写等操作，从而保证mainReactor只负责接入认证、握手等操作； 3.TCP 粘包/拆包的原因及解决方法？...onhttp工具 kryo 基于protobuf协议，只支持java语言,需要注册（Registration），然后序列化（Output），反序列化（Input） 5.如何选择序列化协议？...18.Netty IdleStateHandler出现问题-我是否以错误的方式对其进行了测试？ 我有一个玩具Netty服务器，并且尝试在客户端的通道未发生任何事件时向其发送心跳消息。
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