hadoop - 使用 HDFS 而不是 spark.local.dir-6ren

hadoop - 使用 HDFS 而不是 spark.local.dir

转载作者：可可西里更新时间：2023-11-01 14:53:45

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试图理解为什么 Spark 需要本地机器上的空间!有办法解决吗？我一直遇到“设备上没有剩余空间”。我知道我可以将“spark.local.dir”设置为以逗号分隔的列表，但有没有办法改用 HDFS？

我正在尝试合并两个巨大的数据集。在较小的数据集上，Spark 是 MapReduce 的对手，但在我用这些巨大的数据集证明之前，我不能宣布胜利。我没有使用 yarn 。此外，我们的网关节点(又名边缘节点)不会有很多可用空间。

有解决办法吗？

最佳答案

当 groupByKey 操作时，Spark 只是写入 tmpDir 序列化分区。它是普通文件(请参阅 ShuffledRDD 内容、序列化程序等)，写入 HDFS 已经足够复杂了。

只需将“spark.local.dir”设置为空闲卷。此数据仅供 native 使用，分布式数据(如 HDFS)不需要。

关于hadoop - 使用 HDFS 而不是 spark.local.dir，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26349217/

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