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1.OOM问题，reduce端的缓冲大小，太大的话，吃撑了，一下过来很多数据，容易OOM，默认48，可以改小哦。spark.reducer.maxSizeInFlight，48---》242.JVM-GC导致的shuffle文件拉取失败，shuffle file not foundspark.shuffle.io.maxRetries 3 第一个参数，意思就是说，shuffle文件拉取的时候，如果
一 常规性能调优1 . 分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu
1. Shuffle相关当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。概念上shuffle就是一个沟通数据连接（map和reduce）的桥梁。每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取
前言：本文为网上转载内容，由于跟公司做的项目相似，copy一份，细细品味。--------------------------------------------华丽分割线------------------------------------1. 什么是用户行为路径用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户
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之前项目中用到了累加器，这里做个小结。
在使用Spark streaming消费kafka数据时，程序异常中断的情况下发现会有数据丢失的风险，本文简单介绍如何解决这些问题。 在问题开始之前先解释下流处理中的几种可靠性语义： 1、At most once - 每条数据最多被处理一次（0次或1次），这种语义下会出现数据丢失的问题； 2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多)，这个不会出
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