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T 级别的 RDD 正确数据聚合的姿势?

  •  
  •   p2pCoder ·
    zgbgx · 2019-03-04 18:12:50 +08:00 · 2147 次点击
    这是一个创建于 2092 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    JavaPairRDD<String, Map<String, String>> 结构的 RDD,input data 约在 1T 作用,使用常规的 reducebykey 的 excutor 内存会不够, 目前,spark.executor.memory 设置的 4G,准备继续往上加到 8G 再试, 这种情况下除了 加 executor.memory 还有其他 有效解决方式吗? 小弟 spark 菜鸡,希望各位大佬给点指导。

    8 条回复    2019-03-05 16:30:01 +08:00
    decken
        1
    decken  
       2019-03-04 19:30:34 +08:00
    内存不够时间来凑 可以用 reparation 将数据分成更多分区
    ijk0
        2
    ijk0  
       2019-03-04 20:46:34 +08:00
    增加 executer 数
    bsidb
        3
    bsidb  
       2019-03-04 21:42:43 +08:00
    用 Spark 的 DataFrame 的 API 来完成聚合操作。DataFrame API 在处理超大规模数据时,性能比 RDD 的 reduceByKey 高非常多。
    sampeng
        4
    sampeng  
       2019-03-04 22:48:14 +08:00 via iPhone
    你这个怎么感觉就跟 500m 内存怎么分析一个 T 数据一个故事呢…内存不够时间来凑…
    p2pCoder
        5
    p2pCoder  
    OP
       2019-03-04 23:02:51 +08:00 via Android
    @sampeng
    @ijk0
    executor 1000
    p2pCoder
        6
    p2pCoder  
    OP
       2019-03-04 23:03:18 +08:00 via Android
    @sampeng
    @ijk0
    输错了 100
    burby
        7
    burby  
       2019-03-04 23:37:35 +08:00 via iPad
    google bigquery
    ijk0
        8
    ijk0  
       2019-03-05 16:30:01 +08:00
    @p2pCoder 可以配置动态增加 executor 数(设置一个上限比如 500 ),executor 4g 也不算少了;另外注意下是不是有数据倾斜
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