1、java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded原因：数据量太大，内存不够 解决方案：(1)增大spark.executor.memory的值，减小spark.executor.cores (2)减少输入数据量，将原来的数据量分几次任务完成，每次读取其中一部分2、ERROR An error occurred while trying
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2023-08-05 14:04:44
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package com.shujia.spark.sql import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Demo1SparkSession { def main(args: Array[String]): ...
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2021-07-21 16:49:00
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# 实现 Spark Session
## 简介
Spark Session 是 Apache Spark 提供的一个用于操作数据的入口点。它负责管理与 Spark 集群的连接，以及和其他 Spark 组件（如 DataFrame、DataSet 和 RDD）之间的交互。通过 Spark Session，我们可以方便地进行数据分析、处理和计算。
## 流程概述
下面是实现 Spark Sess
spark操作hive（可解决绝大部分的问题）、sparksql操作hive目标：想要完成使用spark在windows的idea下操作hive（对hive中的表查询等）最终代码（java）：import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.Serializable;
/**
* Created by Administrator
# Spark Session 日志科普
## 引言
在Apache Spark中，`Spark Session`是一个用于与Spark集群进行交互的主要入口点。它允许我们在应用程序中创建和使用各种数据结构，如数据帧和数据集。`Spark Session`还提供了一些功能，如数据加载、数据查询和数据写入等。本篇科普文章将介绍`Spark Session`的日志记录机制以及如何查看和配置日志。
问题导读1.你认为为何出现SparkSession？2.SparkSession如何创建RDD？3.SparkSession通过那个类来实例化？4.bulider包含哪些函数？为何出现SparkSession对于spark1.x的版本，我们最常用的是rdd，如果我们想使用DataFrame，则需要通过rdd转换。随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点
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2023-08-29 08:08:05
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最近运维的同学频频反映，spark集群作业模式，每次执行完成spark的进程端口都已经关闭了，但是通过命令执行spark作业的进程和端口却无法自动关闭，严重影响其他业务组的作业运行，但是无法关闭的情况不是经常出现，出现频率也不规范，但是执行任务正常，数据清洗加工正常，存储正常，查看日志发现是在作业执行完成会执行sparksession.stop方法，是这个方法堵塞了进程的正常关闭，但是原因从日志上
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2023-07-29 20:25:27
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SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要使用S
作者：Jules Damji Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API，学习Spark的难度也会大大降低。本文就SparkSession在Spark2.0中的功能和地位加以阐释。SparkSession的功能首先，我们从一个Spark应用案例入手：Spark
如何关闭Hive on Spark Session
如果你是一名经验丰富的开发者，现在需要教会一名刚入行的小白如何关闭Hive on Spark Session，那么本文将为你提供详细的步骤和代码示例。
整体流程
下面是关闭Hive on Spark Session的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 步骤1 | 创建HiveContext对象 |
|
# 如何设置 Spark Session 的参数
在使用Apache Spark进行数据处理时，设置Spark Session的参数是一个重要的步骤。Spark Session提供了与Spark集群的交互，允许你配置和管理你的应用程序。本文将指导你逐步完成这一任务，适合刚入行的小白。
## 总体流程
下表总结了设置Spark Session参数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# hue spark session properties 科普文章
## 1. 背景介绍
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展且容错的大数据处理引擎。它提供了丰富的API集合，可以用于处理各种类型的数据，并且可以在分布式环境中运行。Hue是一个用于大数据分析的开源Web界面，可以方便地与Spark交互和管理Spark任务。
在使用Hue与Spark进行交互时，我们可以通过配置
- 特点：一次写入，多次读取（write-once-read-many），降低并发要求控制，监护数据聚合性，支持高吞吐量；将处理逻辑放置到数据附近（比将数据移向应用程序空间更好）数据写入严格限制为，一次一个写入程序。字节被附加到流的末尾，字节流总以写入顺序存储- HDFS的应用层序几口：HDFS提供了一个原生的Java应用程序接口（API）和一个针对这个Java API的原生C语言
封装器。另外可
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2023-07-14 10:48:43
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Actions算子是Spark算子的一类，这一类算子会触发SparkContext提交job作业。下面介绍常用的Spark支持的actions。1. reduce(func) 使用函数func（两个输入参数，返回一个值）对数据集中的元素做聚集操作。函数func必须是可交换的（我理解的就是两个参数互换位置对结果不影响），并且是相关联的，从而能够正确的进行并行计算。>>> data
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2023-09-03 19:40:56
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一、什么是RDD持久化以wordCount为例，我们希望实现两个功能，最后一步不需要聚合操作，将mapRDD的结果放在不同的组中。object Spark01_RDD_Persist {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster
最近在hive里将mr换成spark引擎后，执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常：org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hi
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2023-07-25 07:16:22
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# Spark Session执行Update SQL
在Spark中，Spark Session是与Spark进行交互的入口。它为我们提供了执行各种操作的能力，包括创建数据源、执行查询和更新操作等。本文将介绍如何使用Spark Session执行Update SQL语句，并提供相应的代码示例。
## 什么是Spark Session？
Spark Session是Spark 2.0版本引入
# Spark Session对象多线程
## 简介
在Apache Spark中，Spark Session是一个用于与Spark集群进行交互的入口点。它提供了许多功能，包括创建DataFrame、执行SQL查询和管理资源等。在Spark中，Spark Session对象是多线程安全的，这意味着多个线程可以同时使用同一个Spark Session对象进行操作。本文将介绍如何在多线程环境下使用
原创
2023-09-16 08:11:26
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SparkSession是一个比较重要的类，它的功能的实现，肯定包含比较多的函数，这里介绍下它包含哪些函数。builder函数public static SparkSession.Builder builder()创建 SparkSession.Builder，初始化SparkSession.setActiveSession函数public static void setActiveSession
# Spark UDF函数与Spark Session的封装
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，而用户定义函数（UDF）是 Spark 允许用户在 SQL 查询和数据帧操作中定义自定义操作的重要特性。本文将探讨 Spark UDF 函数的封装如何与 Spark Session 结合使用，我们将通过代码示例和简要的图示来说明这一过程。
## 1. Spark Sessio
