当我在这里阅读火花源代码时,我看到了类似的代码$(a_variable).这是什么意思？
我在这里复制代码:
final val blockSize: IntParam = new IntParam(this, "blockSize",
"Block size for stacking input data in matrices. Data is stacked within partitions." +
" If block size is more than remaining data in a partition then " +
"it is adjusted to the size of this data. Recommended size is between 10 and 1000",
ParamValidators.gt(0))
/** @group getParam */
final def getBlockSize: Int = $(blockSize)
当我按前缀键Ctrl-btmux没有给我一个提示,它已被按下.
有时我不记得我是否已经按过它.
我可以设置高亮/更改颜色的提示或在状态栏中显示一些特殊符号,以便在按下前缀键时显示我吗？
当我使用"++"来组合大量的RDD时,我得到了错误堆栈溢出错误.
Spark版本1.3.1环境:yarn-client.--driver-memory 8G
RDD的数量超过4000.每个RDD都从大小为1 GB的文本文件中读取.
它以这种方式生成
val collection = (for (
path <- files
) yield sc.textFile(path)).reduce(_ union _)
files小尺寸时工作正常.而且有错误
错误重演.我猜这是一个被称为太多时间的递归函数？
Exception at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:217)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD$$anonfun$1.apply(UnionRDD.scala:66)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD$$anonfun$1.apply(UnionRDD.scala:66)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
at scala.collection.mutable.WrappedArray.foreach(WrappedArray.scala:34)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:105)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD.getPartitions(UnionRDD.scala:66)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:219)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:217)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:217)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD$$anonfun$1.apply(UnionRDD.scala:66)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD$$anonfun$1.apply(UnionRDD.scala:66)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
at scala.collection.mutable.WrappedArray.foreach(WrappedArray.scala:34)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:105)
at org.apache.spark.rdd.UnionRDD.getPartitions(UnionRDD.scala:66)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:219)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:217)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
.....
我正在使用YARN环境运行spark程序,带有选项--master yarn-cluster.
当我打开一个spark应用程序的应用程序主人时,我Scheduler Delay在一个阶段看到了很多.其中一些甚至超过10分钟.我想知道它们是什么以及为什么需要这么长时间？
更新:通常在执行程序真正开始执行任务之前,像aggregateByKey这样的操作会花费更多的时间(即调度程序延迟).为什么？
我正在使用Spark API(Spark核心API,而不是Stream,SQL等)我经常在spark dumped日志中看到这种错误:Spark环境:1.3.1 yarn-client
ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM
我按Ctrl + c,但那应该是SIGINT.如果YARN杀死执行者,那将是SIGKILL.
我有两个DataFrame a和b.
a就好像
Column 1 | Column 2
abc | 123
cde | 23
b 就好像
Column 1
1
2
我想压缩a和b(甚至更多)DataFrames,它们变成了:
Column 1 | Column 2 | Column 3
abc | 123 | 1
cde | 23 | 2
我该怎么做？
有些sql编写得不好.有时,搜索会花费数小时申请.当一个应用程序(可能是一个网站)提交一个运行时间很长的查询时,我必须重新启动mysql.如何在数据库端限制sql查询的执行时间？
我希望我的扩展能够将用户的物理mac地址发送到服务器.
是否可以在Chrome扩展程序中获取客户端mac地址？
我有一个包含16列的表,其中有一个主键和一个用于存储值的列.我想选择某个范围内的所有值.值列(easyid)已编入索引.
create table tb1 (
id Int primary key,
easyid Int,
.....
)
create index i_easyid on tb1 (easyid)
其他信息:postgresql 9.4,没有自动真空.sql就是这样的.
select "easyid" from "tb1" where "easyid" between 12183318 and 82283318
理论上postgresql应该只使用索引扫描i_easyid.它仅在范围"easyid" between A and B较小时仅进行索引扫描.当范围很大,即B-A一个相当大的数字时,postgresql使用位图索引扫描i_easyid然后进行位堆扫描tb1.
我只说索引扫描与否取决于范围大小是错误的.我尝试了不同参数的相同查询,有时它只是索引扫描,有时它不是.
桌子tb1非常大,高达17G.i_easyid是600MB.
这是sql的解释.我不明白为什么4000行的成本可能超过10秒.
sample_pg=# explain analyze select easyid from tb1 where "easyid" between 152183318 and 152283318;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on tb1 (cost=97.70..17227.71 rows=4416 width=4) (actual time=1.155..14346.311 …我正在使用Spark 1.4.1.我可以毫无问题地使用spark-submit.但是当我跑的时候~/spark/bin/spark-shell
我得到了下面的错误我已经配置SPARK_HOME和JAVA_HOME.但是,Spark 1.2没关系
15/10/08 02:40:30 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Failed to initialize compiler: object scala.runtime in compiler mirror not found.
** Note that as of 2.8 scala does not assume use of the java classpath.
** For the old behavior pass -usejavacp to scala, or if using a Settings
** object programatically, settings.usejavacp.value = true.
Failed to initialize compiler: object scala.runtime in compiler …