我知道在使用Spark时,“for”和“while”循环通常是要避免的。我的问题是关于优化一个“while”循环,但是如果我错过了一个不必要的解决方案,我会洗耳恭听。我不确定我是否可以用玩具数据演示这个问题(处理时间非常长,随着循环的进行而变得复杂),但下面是一些伪代码: ### I have a function - called 'enumerator' - which“回顾”窗口中的序列,因
带着火种的齐柏林飞艇。在我找到正确的方法之前(Last over A Window),我有一个循环,它将前一行的值逐个扩展到它自己(我知道循环是不好的做法)。为了避免这个错误(在我发现最后一个命令之前),我让这个循环运行了几百次,以获得一个中点condition=1000,并转储结果。\n', JavaObject id=o26815), <traceback object at 0x7efc521b11b8>) 我只能猜测这与内存或缓存<
我有一个Spark作业,正在生成一组统计结果。我的工作项目数量超过了从属数量。因此,我正在为每个从设备执行多个处理。在没有缓存的情况下,Spark每次写操作都会重新运行作业,这需要很长的时间,并且会重复执行两次相同的操作(如果我有更多的写操作,会执行更多)。
有了缓存,我就达到了内存限制。一些先前计算的结果在缓存过程中丢失,我看到了"CacheManager:58 - P
使用以下内容作为请求的主体,触发带有命名参数的python应用程序的本地REST filename,通过火花提交成功地创建了驱动程序,但是执行失败的信息很少。是--文件名参数导致的吗?有什么想法吗?如何获得更多关于失败的信息?/hostfiles/bronze.py to /opt/bitnami/spark/work/driver-20220118233748-0006/