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UDF中的异常处理: Spark 1.6

UDF中的异常处理是指在Spark 1.6中用户自定义函数（User Defined Function，简称UDF）中对异常情况进行处理的方法。

UDF是一种允许用户自定义函数逻辑的机制，可以在Spark中使用各种编程语言编写UDF，如Scala、Java和Python等。在数据处理过程中，如果出现异常情况，如数据格式错误、空值等，需要对这些异常进行处理，以保证数据处理的准确性和稳定性。

在Spark 1.6中，可以通过以下方式处理UDF中的异常：

异常捕获和处理：在UDF中使用try-catch语句捕获异常，并在catch块中进行相应的处理。可以根据具体的异常类型进行不同的处理逻辑，如记录日志、返回默认值等。
数据过滤：在UDF中对输入数据进行过滤，排除异常情况。可以使用条件判断语句，如if语句，根据数据的特征进行过滤，只处理符合要求的数据。
数据转换：在UDF中对异常数据进行转换，将其转换为合法的数据格式。可以使用类型转换函数或自定义转换逻辑，将异常数据转换为可处理的数据类型。
错误处理策略：在UDF中定义错误处理策略，如忽略异常数据、替换为默认值、抛出自定义异常等。根据具体业务需求，选择合适的错误处理策略，以保证数据处理的准确性和完整性。

UDF中的异常处理在Spark数据处理过程中起到重要的作用，可以提高数据处理的鲁棒性和可靠性。在使用UDF时，需要根据具体的业务需求和数据特征，合理选择异常处理的方法和策略。

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，而是见到一些不清楚原因的executor丢失信息： “ Exception in thread “main” org.apache.spark.SparkException: Job aborted...提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。...默认为 120(120s),配置所有网络传输的延时，如果没有主动设置以下参数，默认覆盖其属性 spark.core.connection.ack.wait.timeout...item.i_brand_id order by dt.d_year ,sum_agg desc ,brand_id limit 100] 莫名其妙的出现空指针异常...查了一下，发现是spark 2.0.0对kryo序列化的依赖有bug，到SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 默认为： # spark.serializer

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Spark 内部管理机制　　Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”....“Legacy” 默认已经被废弃掉了，它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。...自从spark1.6版本开始，内存管理将实现自UnifiedMemoryManager.那么新的内存管理如下图： ? 1、预留内存。为系统预留的内存。同时它是写死的300MB大小。...所以在代码中，我们需要根据数据量来设定相关的参数，来防止OOM的发生。 3、存储内存 Spark的存储内存被也分为存储内存与执行内存。...Storage Memory 这个资源池被Spark用来缓存数据以及那些没有进行展开的序列化数据作的临时空间，所有的boradcast的广播变量也存储于该缓存块中。

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【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用

一、前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。开窗函数一般分组取topn时常用。...函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。...task的处理结果进行一次小聚合 * 大聚和发生在reduce端...，在某个节点上发生的但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理 * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来 * buffer1...; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行

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Python中的异常处理总结

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spark任务中的时钟的处理方法

spark任务中的时钟的处理方法典型的spark的架构：日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs，这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前，因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”

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