首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

spark广播加入错误,即使spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1

当spark广播加入错误时,即使将spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设置为-1,仍然会出现问题。让我们逐步解释这个问题。

首先,让我们了解一下spark广播和自动广播连接阈值的概念。

Spark广播是一种优化技术,用于在分布式计算中传输较小的数据集到每个工作节点,以便在计算过程中减少数据传输量。这可以提高性能并减少网络开销。广播变量在每个节点上只有一份副本,而不是在每个任务中复制一份。

自动广播连接阈值(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold)是一个配置参数,用于控制Spark SQL在执行连接操作时自动将小表广播到每个节点。当一个表的大小小于等于该阈值时,Spark SQL会自动将其广播到每个节点,以避免网络传输开销。

然而,即使将spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设置为-1,禁用自动广播连接阈值,仍然可能出现spark广播加入错误。这可能是由以下原因引起的:

  1. 数据集大小超过了可用内存:即使禁用了自动广播连接阈值,如果数据集的大小超过了可用内存,Spark仍然无法将其广播到每个节点。这可能导致内存不足或性能下降。
  2. 网络传输问题:即使数据集大小适合广播,但如果网络传输存在问题,例如网络延迟或带宽限制,广播操作仍然可能失败或导致性能下降。

解决这个问题的方法取决于具体情况:

  1. 增加可用内存:如果数据集大小超过了可用内存,可以尝试增加可用内存,以便Spark能够成功广播数据集。
  2. 优化网络传输:如果网络传输存在问题,可以尝试优化网络设置,例如增加带宽、减少网络延迟或使用更可靠的网络连接。
  3. 调整连接策略:如果广播连接仍然失败或性能不佳,可以考虑调整连接策略。可以尝试使用其他连接算法或手动控制广播操作,以便更好地适应数据集大小和网络环境。

需要注意的是,以上解决方法是一般性的建议,具体情况可能因实际环境和需求而异。在实际应用中,可以根据具体情况进行调整和优化。

关于腾讯云相关产品,可以参考以下链接获取更多信息:

  1. 腾讯云计算产品:https://cloud.tencent.com/product
  2. 腾讯云数据库产品:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 腾讯云服务器产品:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  4. 腾讯云人工智能产品:https://cloud.tencent.com/product/ai
  5. 腾讯云物联网产品:https://cloud.tencent.com/product/iot
  6. 腾讯云存储产品:https://cloud.tencent.com/product/cos
  7. 腾讯云区块链产品:https://cloud.tencent.com/product/baas
  8. 腾讯云元宇宙产品:https://cloud.tencent.com/product/mu
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

客快物流大数据项目(五十四):初始化Spark流式计算程序

操作时可以广播到worker节点的最大字节大小,可以避免shuffer操作 .set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "67108864")...、​​​​​​​设置执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小 对于broadcast join模式,会将小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold....set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "67108864") 否则会报如下错误: Exception in thread “broadcast-exchange...,即使不断设整任务的内存资源,无论是executor还是driver的内存都分配多一倍了,但是还是不起作用。...所以这个配置的最大字节大小是用于当执行连接时,该表将广播到所有工作节点。通过将此值设置为-1广播可以被禁用。

88231

SparkSQL的3种Join实现

广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) 2....如下图所示,broadcast hash join可以分为两步: 1. broadcast阶段:将小表广播分发到大表所在的所有主机。...SparkSQL规定broadcast hash join执行的基本条件为被广播小表必须小于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold,默认为10M。...分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表 3....经过上文的分析,可以明确每种Join算法都有自己的适用场景,数据仓库设计时最好避免大表与大表的join查询,SparkSQL也可以根据内存资源、带宽资源适量将参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

2.4K30

sparksql调优之第一弹

1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优 缓存表 spark2....+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1....属性 默认值 描述 spark.sql.broadcastTimeout 300 广播等待超时时间,单位秒 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (...设置为-1可以禁止该功能。当前统计信息仅支持Hive Metastore表 广播的变量的使用其实,有时候没啥用处。在任务超多,夸stage使用数据的时候才能凸显其真正作用。...任务一趟跑完了,其实广播广播无所谓了。。。 4,分区数据的调控 分区设置spark.sql.shuffle.partitions,默认是200.

3K80

spark sql 非业务调优

1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了,对于GC算法,spark sql可以尝试一些 G1。...+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表, spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1....属性 默认值 描述 spark.sql.broadcastTimeout 300 广播等待超时时间,单位秒 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (...设置为-1可以禁止该功能。当前统计信息仅支持Hive Metastore表 广播的变量的使用其实,有时候没啥用处。在任务超多,夸stage使用数据的时候才能凸显其真正作用。...该广播广播,不该广播的时候就别广播,就一个批次执行完的任务你广播毛线。 。。。。。 多测几次,得出自己的经验。 Spark算子在使用的时候注意事项,容浪尖后续整理。

1.2K30

Spark调优 | 不可避免的 Join 优化

join实现 为了能具有相同key的记录分到同一个分区,我们通常是做shuffle,那么如果buildIter是一个非常小的表,那么其实就没有必要大动干戈做shuffle了,直接将buildIter广播到每个计算节点...这个不用我们担心,spark sql自动帮我们完成,当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M),那么就会自动采用...,那么每个分区来自buildIter的记录不能太大,否则就存不下,默认情况下hash join的实现是关闭状态,如果要使用hash join,必须满足以下四个条件: buildIter总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...设定的值,即不满足broadcast join条件; 开启尝试使用hash join的开关,spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false; 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中; streamIter的大小是buildIter三倍以上; 所以说,使用hash join的条件其实是很苛刻的,在大多数实际场景中,即使能使用

4.1K20

Spark SQL 之 Join 实现

join实现 为了能具有相同key的记录分到同一个分区,我们通常是做shuffle,那么如果buildIter是一个非常小的表,那么其实就没有必要大动干戈做shuffle了,直接将buildIter广播到每个计算节点...这个不用我们担心,spark sql自动帮我们完成,当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M),那么就会自动采用...,那么每个分区来自buildIter的记录不能太大,否则就存不下,默认情况下hash join的实现是关闭状态,如果要使用hash join,必须满足以下四个条件: buildIter总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...设定的值,即不满足broadcast join条件 开启尝试使用hash join的开关,spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中 streamIter的大小是buildIter三倍以上 所以说,使用hash join的条件其实是很苛刻的,在大多数实际场景中,即使能使用

9.3K1111

Spark 3.0 新特性 之 自适应查询与分区动态裁剪

1 自适应查询 AQE,Adaptive Query Execution,说的简单点就是让Spark在运行中根据搜集到的信息灵活采取优化手段,提升性能。...说起这个可以先回想下Spark的发展历史,在1.x时代Spark通过RDD的编程形成DAG图,这个阶段可以说没啥优化完全是按照规则来执行;在2.x时代,引入了代价计算,Spark会通过提前进行代价计算,...像Spark会配置一个参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 来决定小于这个配置的表就认为是小表,然后采用广播策略(默认10MB)。...比如某个表初始的时候15M,达不到广播join的要求,但是该表在查询过程中有个filter条件可以让表仅保留8M的有效数据,此时就可以采用广播join了。...需要额外一提的是,官方文档也有两个很重要的调整: 1 增加了SQL相关的文档 ? 2 增加了UI方面的说明 ? 后续会分享更多Spark相关的原理和特性文章。

1.4K30

工作经验分享:Spark调优【优化后性能提升1200%】

优化后效果 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES...1....“脏数据”(非法数据) 业务无关的数据 3.分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast (1)这样可避免shuffle操作,特别是当大表特别大 (2)默认情况下,...join时候, 如果表的数据量低于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播...1.提高shuffle操作并行度 spark.sql.shuffle.partitions 2.多阶段 aggregate操作: 先局部聚合, 再全局聚合 给key打随机值, 如打上1-10, 先分别针对

1.6K10

Spark join种类(>3种)及join选择依据

做过Spark/flink流处理的应该都用过一种流表和维表的join,维表对于Spark来说可以是driver端获取后广播到每个Executor,然后在executor端执行流表task的时候join,...其实,就跟我们在使用Spark Streaming的时候广播hashmap一样。 重点强调里面最大行数限制和最大bytes限制并不是我们设置的自动广播参数限制,而是内部存储结构的限制。 ?...SortMergeJoin hintSELECT /*+ MERGEJOIN(r) */ * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key 假设用户没有使用hints,默认顺序是: 1....plan.stats.sizeInBytes >= 0 && plan.stats.sizeInBytes <= conf.autoBroadcastJoinThreshold 参数:spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...spark.sql.join.preferSortMergeJoin=true, 还有两个条件,根据统计信息,表的bytes是广播的阈值*总并行度: plan.stats.sizeInBytes <

92830

【大数据】Spark优化经验&案例--数据倾斜

十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES...索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb) [优化完整过程] 1....非法数据) 业务无关的数据 分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast 这样可避免shuffle操作,特别是当大表特别大 默认情况下, join时候, 如果表的数据量低于...spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播 visitor_df.join...多阶段 aggregate操作: 先局部聚合, 再全局聚合 给key打随机值, 如打上1-10, 先分别针对10个组做聚合 最后再统一聚合 join操作: 切成多个部分, 分开join, 最后union

2.9K85

Spark图解如何全面性能调优?

1、GC对Spark性能影响的原理图解 ?   ...5、广播共享数据原理图解 ? 6、数据本地化原理图解 ? 7、groupByKey原理图解 ? 8、reduceByKey原理图解 ?...Spark SQL性能调优:   (1)设置Shuffle的并行度:SaprkConf.set( “spark.sql.shuffle.partitions” , “n” );   (2)Hive建表过程中合理选择数据类型...join表:通过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调节广播表的阈值大小,默认为10MB,该参数表示一个表在Join时,在多大以内会被广播出去以优化性能;   (...(1)如果使用的是本地模式,至少local[n]中的n设置为2,因为SparkStreaming底层至少有两条线程,一条线程分配给Receiver接收数据并存储在Spark内存中,SparkStreaming

38860

Spark全面性能调优详解

1、GC对Spark性能影响的原理图解 ?   ...5、广播共享数据原理图解 ? 6、数据本地化原理图解 ? 7、groupByKey原理图解 ? 8、reduceByKey原理图解 ?...Spark SQL性能调优:   (1)设置Shuffle的并行度:SaprkConf.set( “spark.sql.shuffle.partitions” , “n” );   (2)Hive建表过程中合理选择数据类型...join表:通过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调节广播表的阈值大小,默认为10MB,该参数表示一个表在Join时,在多大以内会被广播出去以优化性能;   (...(1)如果使用的是本地模式,至少local[n]中的n设置为2,因为SparkStreaming底层至少有两条线程,一条线程分配给Receiver接收数据并存储在Spark内存中,SparkStreaming

1.6K30

Spark Adaptive Execution调研

即使开启了动态资源,频繁的kill Executor和申请新的Executor一样可能会带来性能损耗。...这种做法就是MapJoin,在Spark中,也叫做BroadcastHashJoin。原理是将小表数据以broadcast变量加载到内存,然后广播到各个Executor上,直接在map中做join。...在Spark中,可以通过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold来设置启动BroadcastHashJoin的阀值,默认是10MB。...二、Spark Adaptive Execution提出的相关解决方案 1、自动设置Shuffle Partition数量 Shuffle的过程是先通过Shuffle Write将各个分区的数据写到磁盘...如果不设置该参数,该阈值与 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 的值相等 3、自动处理数据倾斜 还是在Shuffle Write之后解决问题。

1.9K10
领券