- android - RelativeLayout 背景可绘制重叠内容
- android - 如何链接 cpufeatures lib 以获取 native android 库?
- java - OnItemClickListener 不起作用,但 OnLongItemClickListener 在自定义 ListView 中起作用
- java - Android 文件转字符串
我是 SPARK 的新手,我在 EMR 中运行 SPARK 作业,它读取一堆 S3 文件并执行 Map/reduce 作业。总共有 200 个 S3 位置,平均包含 400 个文件。
在最后的示例中,textFile(...)
API 使用逗号分隔的 S3 路径和通配符 (*) 调用:
sc.textFile("S3://FilePath1/\*","S3://FilePath2/\*"....."S3://FilePath200/\*")
该作业在驱动程序中花费了大量时间,最终内存不足并出现以下错误。
Container [pid=66583,containerID=container_1507231957101_0001_02_000001] is running beyond physical memory limits.
Current usage: 1.5 GB of 1.4 GB physical memory used; 3.3 GB of 6.9 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1507231957101_0001_02_000001
spark-submit --verbose --deploy-mode cluster
private void initializeSparkContext() {
final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(comparisonJobArgument.getAppName());
conf.set("spark.driver.memory", "32g");
conf.set("spark.files.maxPartitionBytes", "134217728");
context = new JavaSparkContext(conf);
}
添加更多代码
RDD1
context
.textFile(commaSeperatedS3Locations) // 200 folder like s3://path/* with 400 items in each folder
.mapPartitions(StringToObjectTransformer())
.filter(filter)
RDD2
context
.textFile(commaSeperatedS3Locations) // 1280 s3 files
.mapPartitions(StringToObjectTransformer())
.filter(filter)
.map(Object1ToObject2Transformer())
.flatMap(k -> k.iterator())
RDD3
context.union(RDD1)
.union(RDD2)
.map(Object1ToObject2Transformer)
.mapToPair(mapToPairObject)
.reduceByKey()
.coalase(320,false)
.cache(); // I have total of 1TB executor memory.
和 saveAsTextFile
语句:
RDD3.filter(filter1).saveToTextFile(s3://OutputPath1);
RDD3.filter(filter2).saveToTextFile(s3://OutputPath2);
RDD3.filter(filter3).saveToTextFile(s3://OutputPath3);
RDD3.filter(filter4).saveToTextFile(s3://OutputPath4);
RDD3.filter(filter5).saveToTextFile(s3://OutputPath5);
非常感谢您对此提供的帮助。
提前致谢。
Application application_1507231957101_0001 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1507231957101_0001_000002 exited with exitCode: -104
For more detailed output, check application tracking page:http://ip-172-16-0-98.us-west-2.compute.internal:8088/cluster/app/application_1507231957101_0001Then, click on links to logs of each attempt.
**Diagnostics: Container [pid=66583,containerID=container_1507231957101_0001_02_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.5 GB of 1.4 GB physical memory used; 3.3 GB of 6.9 GB virtual memory used. Killing container.***
Dump of the process-tree for container_1507231957101_0001_02_000001 :
|- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
|- 66583 66581 66583 66583 (bash) 0 0 115814400 688 /bin/bash -c LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/hadoop/lib/native:/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:::/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/usr/lib/hadoop/lib/native::/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/usr/lib/hadoop/lib/native:/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/usr/lib/hadoop/lib/native /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -server -Xmx1024m -Djava.io.tmpdir=/mnt/yarn/usercache/hadoop/appcache/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/tmp '-XX:+UseConcMarkSweepGC' '-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70' '-XX:MaxHeapFreeRatio=70' '-XX:+CMSClassUnloadingEnabled' '-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p' -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/var/log/hadoop-yarn/containers/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class 'com.amazon.reconcentral.comparisonengine.jobs.main.ComparisonJob' --jar s3://recon-central-test-usamazon/lib/comparison-engine/ReconCentralComparisonEngine-1.0-super.jar --arg '-s3B' --arg 'recon-central-test-usamazon' --arg '-s3L' --arg 'var/args/comparison-engine/ComparisonEngine:RC_ACETOUSL_ALLREGION.750.bWcQFMA.301-d25518a5-459e-49f0-8d6b-71ad695bbb7f.json' --arg '-s3E' --arg '3ebfb91d-faf0-4295-a5d9-408080e71841' --properties-file /mnt/yarn/usercache/hadoop/appcache/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/__spark_conf__/__spark_conf__.properties 1> /var/log/hadoop-yarn/containers/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/stdout 2> /var/log/hadoop-yarn/containers/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/stderr
|- 66588 66583 66583 66583 (java) 27893 936 3445600256 385188 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -server -Xmx1024m -Djava.io.tmpdir=/mnt/yarn/usercache/hadoop/appcache/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/tmp -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:MaxHeapFreeRatio=70 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/var/log/hadoop-yarn/containers/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class com.amazon.reconcentral.comparisonengine.jobs.main.ComparisonJob --jar s3://recon-central-test-usamazon/lib/comparison-engine/ReconCentralComparisonEngine-1.0-super.jar --arg -s3B --arg recon-central-test-usamazon --arg -s3L --arg var/args/comparison-engine/ComparisonEngine:RC_ACETOUSL_ALLREGION.750.bWcQFMA.301-d25518a5-459e-49f0-8d6b-71ad695bbb7f.json --arg -s3E --arg 3ebfb91d-faf0-4295-a5d9-408080e71841 --properties-file /mnt/yarn/usercache/hadoop/appcache/application_1507231957101_0001/container_1507231957101_0001_02_000001/__spark_conf__/__spark_conf__.properties
Container killed on request. Exit code is 143
Container exited with a non-zero exit code 143
Failing this attempt. Failing the application.
最佳答案
SPARK_WORKER_MEMORY is only used in standalone deploy mode
SPARK_EXECUTOR_MEMORY is used in YARN deploy mode
您可以使用以下方式启动您的 spark-shell:
./bin/spark-shell --driver-memory 40g
或
可以在spark-defaults.conf中设置:
spark.driver.memory 40g
或
如果您使用 spark-submit 启动应用程序,则必须将驱动程序内存指定为参数:
./bin/spark-submit --driver-memory 40g --class main.class yourApp.jar
Properties set directly on the SparkConf take highest precedence, then flags passed to spark-submit or spark-shell, then options in the spark-defaults.conf file.
这是优先级顺序(从最高到最低):
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--deploy-mode cluster \
--supervise \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \ # can be client for client mode
--executor-memory 20G \
--num-executors 50 \
/path/to/examples.jar \
1000
./bin/spark-submit \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
examples/src/main/python/pi.py \
1000
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master mesos://207.184.161.138:7077 \
--deploy-mode cluster \
--supervise \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
http://path/to/examples.jar \
1000
* http://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-spark-configure.html
关于java - SPARK 驱动程序在读取多个 S3 文件时内存不足,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46596212/
今天我在一个 Java 应用程序中看到了几种不同的加载文件的方法。 文件:/ 文件:// 文件:/// 这三个 URL 开头有什么区别?使用它们的首选方式是什么? 非常感谢 斯特凡 最佳答案 file
就目前而言,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持,但这个问题可能会引起辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visit the he
我有一个 javascript 文件,并且在该方法中有一个“测试”方法,我喜欢调用 C# 函数。 c# 函数与 javascript 文件不在同一文件中。 它位于 .cs 文件中。那么我该如何管理 j
需要检查我使用的文件/目录的权限 //filePath = path of file/directory access denied by user ( in windows ) File fil
我在一个目录中有很多 java 文件,我想在我的 Intellij 项目中使用它。但是我不想每次开始一个新项目时都将 java 文件复制到我的项目中。 我知道我可以在 Visual Studio 和
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎不是关于 a specific programming problem, a software
我有 3 个组件的 Twig 文件: 文件 1: {# content-here #} 文件 2: {{ title-here }} {# content-here #}
我得到了 mod_ldap.c 和 mod_authnz_ldap.c 文件。我需要使用 Linux 命令的 mod_ldap.so 和 mod_authnz_ldap.so 文件。 最佳答案 从 c
我想使用PIE在我的项目中使用 IE7。 但是我不明白的是,我只能在网络服务器上使用 .htc 文件吗? 我可以在没有网络服务器的情况下通过浏览器加载的本地页面中使用它吗? 我在 PIE 的文档中看到
我在 CI 管道中考虑这一点,我应该首先构建和测试我的应用程序,结果应该是一个 docker 镜像。 我想知道使用构建环境在构建服务器上构建然后运行测试是否更常见。也许为此使用构建脚本。最后只需将 j
using namespace std; struct WebSites { string siteName; int rank; string getSiteName() {
我是 Linux 新手,目前正在尝试使用 ginkgo USB-CAN 接口(interface) 的 API 编程功能。为了使用 C++ 对 API 进行编程,他们提供了库文件,其中包含三个带有 .
我刚学C语言,在实现一个程序时遇到了问题将 test.txt 文件作为程序的输入。 test.txt 文件的内容是: 1 30 30 40 50 60 2 40 30 50 60 60 3 30 20
如何连接两个tcpdump文件,使一个流量在文件中出现一个接一个?具体来说,我想“乘以”一个 tcpdump 文件,这样所有的 session 将一个接一个地按顺序重复几次。 最佳答案 mergeca
我有一个名为 input.MP4 的文件,它已损坏。它来自闭路电视摄像机。我什么都试过了,ffmpeg , VLC 转换,没有运气。但是,我使用了 mediainfo和 exiftool并提取以下信息
我想做什么? 我想提取 ISO 文件并编辑其中的文件,然后将其重新打包回 ISO 文件。 (正如你已经读过的) 我为什么要这样做? 我想开始修改 PSP ISO,为此我必须使用游戏资源、 Assets
给定一个 gzip 文件 Z,如果我将其解压缩为 Z',有什么办法可以重新压缩它以恢复完全相同的 gzip 文件 Z?在粗略阅读了 DEFLATE 格式后,我猜不会,因为任何给定的文件都可能在 DEF
我必须从数据库向我的邮件 ID 发送一封带有附件的邮件。 EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'Adventure Works Admin
我有一个大的 M4B 文件和一个 CUE 文件。我想将其拆分为多个 M4B 文件,或将其拆分为多个 MP3 文件(以前首选)。 我想在命令行中执行此操作(OS X,但如果需要可以使用 Linux),而
快速提问。我有一个没有实现文件的类的项目。 然后在 AppDelegate 我有: #import "AppDelegate.h" #import "SomeClass.h" @interface A
我是一名优秀的程序员,十分优秀!