超长队列的spark任务是如何处理的？
超长队列的spark任务是指在Spark集群中提交的任务队列中存在大量等待执行的任务。为了处理这种情况，可以采取以下策略：
- 资源调优：通过增加集群的计算资源（如增加节点、增加内存等）来提高任务的执行速度和并行度，从而减少任务队列的长度。
- 任务调度优化：使用Spark的调度器来优化任务的调度顺序，确保优先执行重要的任务或者优先执行等待时间较长的任务，以减少任务队列的长度。
- 分布式任务执行：将任务分解为更小的子任务，并使用Spark的分布式计算能力来并行执行这些子任务，以提高任务的执行速度和并行度。
- 数据分区优化：对于需要处理的大规模数据集，可以将数据进行分区，将不同分区的数据分配给不同的任务进行处理，以提高任务的执行效率。
- 缓存机制：对于一些计算结果较为复杂且耗时的任务，可以将其计算结果缓存起来，下次执行相同任务时直接使用缓存结果，避免重复计算，提高任务执行效率。
- 异步处理：对于一些不需要实时结果的任务，可以将其转化为异步任务，将任务提交到队列中后立即返回，然后由后台线程异步执行，以减少任务队列的长度。
- 调整任务优先级：根据任务的重要性和紧急程度，调整任务的优先级，确保重要任务能够及时执行，以减少任务队列的长度。
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怎么导出腾讯云服务器镜像并下载到本地？
导出的镜像，我能在本地环境正常使用么，我想把这个镜像再安装到我本地的电脑上，请问这个操作是都能成功
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系列2机型是什么配置？
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如何确定输入数据大小和群集资源所需的分区数？
hadoop、apache-spark
我的用例如下所述。
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XGBoost中的"Socket RecvAll Error:Connection reset by peer“
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我们正在尝试为我们的项目使用XGBoost-Spark &我们在使用大数据训练模型时遇到了问题。但同样适用于小数据。训练阶段大约运行2个小时，所有任务几乎同时完成。在大约1200个任务结束后，所有剩余的执行器都开始失败，我们从所有这些执行器中看到了相同的错误。注意:我们是刚接触机器学习的数据工程师，正在尝试创建由数据科学家创建的原型的生产版本。我们对机器学习概念的接触非常有限。
Jars Used - xgboost4j-spark-0.72-criteo-20180518_2.11.jar & xgboost4j-0.72-criteo-20180518_2.10-linux
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并发调度多个火花作业时的死锁
apache-spark
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我使用一个线程池执行器向S3提交了多个火花数据数据操作(即向写入数据)，线程的数量是可变的。如果我有10个线程，这很好，但是如果我使用了数百个线程，就会出现死锁，没有根据Spark计划作业。
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编辑：
下面是我的代码简介
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腾讯云上如何自建DNS？
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当前腾讯云私有域VPCDNS暂时还不支持背景下，怎么在腾讯云CVM环境下构建内网解析？
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想要使用腾讯云的CVM服务器并把原主机数据迁移至CVM。请问使用冷迁移是如何操作，相比起其他迁移方式呢？
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google集群的优化
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分区JDBC在Spark中写入
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我正在一个Scala + Spark项目中工作，在该项目中，我们将数据从文件加载到PostgreSQL中。它在独立模式下使用jdbc.write在本地运行良好，测试数据很小。
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如何有效地并行不同的SparkSQL执行？
scala、apache-spark、apache-spark-sql
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Scala
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内容
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减少星火阶段的任务数
amazon-web-services、apache-spark、task、amazon-emr、stage
我正在aws中运行一个spark作业，它从s3读取大约100 k小JSON文件，执行一些转换，并将结果写回s3。我已经将洗牌分区和默认并行性设置为20，执行器内存设置为4GB。但是，对于NativeMethodAccessorImpl.java，的javaToPython (我理解为写入s3的UI )阶段之一，有将近2.7k个任务，输入数据大小< 1MB。对于使用收集操作的阶段，相同的行为。我不明白为什么？我在这里错过了什么？我还测试了应用程序，减少了应用程序中的分区数量(通过合并)，但似乎没有什么改变。我运行的是火花放电2.4.7和EMR-5.33.1
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Apache火花梯度增强树训练运行的缓慢性能
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我正在从Spark1.4的ML库中试验学习算法。我正在解决一个二元分类问题，我的输入是大约50,000个样本和50万个特征。我的目标是以人类可读的格式输出GBT集成的定义。到目前为止，我的经验是，对于我的问题大小，向集群添加更多的资源似乎对运行的长度没有影响。10次迭代训练大概需要13小时。这是不可接受的，因为我想要运行100到300次迭代，而且执行时间似乎会随着迭代次数的增加而爆炸。
我的星火申请
这不是确切的代码，但可以简化为：
SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("GBT Trainer")
// u
浏览 5提问于2015-09-21得票数 17
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Apache如何分割大文件的数据
apache-spark、hdfs、data-partitioning
假设我有一个4 nodes集群，每个集群都有1 core。我有一个600 Petabytes大小的大文件，我想通过Spark来处理。文件可以存储在HDFS中。
我认为这样可以决定不。分区的值是文件大小/总数no。集群中的核心。如果是这样的话，我将使用4 partitions(600/4)，所以每个分区都是125 PB大小的。
但是我认为125 PB对于分区来说太大了，所以我的想法也是正确的。隔断。
PS:，我刚从Apache Spark开始。所以，如果这是一个天真的问题，我很抱歉。
浏览 1提问于2018-07-27得票数 2
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2回答
Apache内存不足，分区数量较少
apache-spark
我有一个持续耗尽内存的Spark应用程序，集群有两个节点，内存约为30G，输入数据大小约为几百GB。
应用程序是一个Spark作业，它从HDFS中读取数据并创建一个表并缓存它，然后执行一些Spark查询并将结果写回HDFS。
最初，我将数据分割成64个分区，得到了OOM，然后通过使用1024个分区修复了内存问题。但是为什么使用更多的分区帮助我解决了OOM问题？
浏览 7提问于2016-06-30得票数 4
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在PySpark SQL中并行执行读写API调用
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、python-multiprocessing、amazon-emr
我需要以Parquet格式将增量记录从MySQL中的一组表加载到Amazon格式。这些表在AWS MySQL托管实例中的几个数据库/模式中很常见。代码应该并行地从每个模式(其中有一组公共表)复制数据。
我使用read SQL连接到MySQL实例并读取模式的每个表的数据，并使用写API作为Parquet文件将结果数据写入S3。我在一个循环中运行数据库中的每个表，如下所示：
def load_data_to_s3(databases_df):
db_query_properties = config['mysql-query']
auto_id_values = c
浏览 4提问于2020-08-15得票数 0
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在Spark中重新分区大文件
scala、apache-spark、apache-spark-sql、spark-streaming
我是Spark的新手，有一个1TB的文件要处理。
我的系统规格是：
每个节点: 64 GB RAM
节点数:2
每个节点的核心数:5
据我所知，我必须重新分区数据以获得更好的并行性，因为spark将尝试创建默认分区，仅通过(totalNumber of cores *2或3或4)。但在我的例子中，由于数据文件非常大，我必须将这些数据重新划分为一个数字，以便能够以有效的方式处理这些数据。
如何选择重新分区要传递的分区个数?如何计算?应该采用什么方法来解决？
在此之前非常感谢。
浏览 1提问于2020-11-02得票数 1
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为什么我的星火应用程序只在一个执行器中运行？
apache-spark、spark-dataframe、amazon-emr
我对Spark还很陌生，但我已经能够创建Spark应用程序--我需要能够使用JDBC驱动程序重新处理来自SQL Server的数据(我们正在删除昂贵的SPs )，该应用程序通过JDBC将几个表从Sql Server加载到dataframes，然后进行几个联接、一个组和一个过滤器，最后通过JDBC将一些数据重新插入到不同的表中。所有这些都在Amazon服务中的Spark上执行得很好，在一个m3.xsize中，大约在一分钟内就有两个核心。
我的问题是: 1.现在集群上有一个主程序和两个核心，但是每次我启动一个新步骤时，从历史服务器上可以看到，只使用了一个执行器，因为我可以看到列出了两个执行器，一个
浏览 4提问于2016-05-03得票数 6
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