# Kubernetes中的spark.network.timeout详解 Kubernetes(简称K8S)是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。Spark是一种流行的大数据处理框架,可以在Kubernetes上运行以实现大规模数据处理。在Kubernetes中,配置Spark应用程序的参数是非常重要的,其中一个重要的参数是spark.network.timeout。 ##
原创 2024-05-07 10:12:02
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# 如何实现“spark.network.timeout” ## 概述 本文将向刚入行的开发者介绍如何实现“spark.network.timeout”。首先,我将展示整个实现过程的流程,并用表格形式展示每个步骤的具体操作。然后,我将逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例和注释。 ## 实现流程 下面是实现“spark.network.timeout”的步骤概述: | 步骤 | 操
原创 2023-09-15 11:08:29
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这是用Spark Mllib ALS算法做离线推荐时遇到的问题。我们对历史日志作统计和评分,然后用ALS来训练模型,最后为每个用户做个性化的产品推荐。 现象是,driver在完成推荐之后,调用foreach输出推荐结果。从Spark UI看到,foreach这一步迟迟不执行。 大约300秒之后(我们的spark.network.timeout是300
转载 2023-11-19 18:42:56
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## 网络超时(Network Timeout)概述 在软件开发中,网络超时(Network Timeout)是指在请求网络资源时,如果在设定的时间内无法取得响应,则认为网络超时。网络超时是常见的问题,开发者需要进行处理以提高系统的稳定性和用户体验。 ### 实现网络超时的步骤 以下是实现网络超时的一般步骤,我们将会用代码示例来说明每一步的操作: | 步骤 | 操作 | |----|---
原创 2024-05-28 11:02:33
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# 如何设置网络超时错误(Network Timeout Error) - 一个K8S的教程 作为一名经验丰富的开发者,我们经常需要处理网络请求的超时错误,特别是在使用Kubernetes(K8S)这样的容器编排平台时。在这篇文章中,我将向您展示如何设置网络超时错误,并通过简单的步骤和代码示例来指导您完成这个任务。 ## 任务概述 在开发过程中,为了提高系统的稳定性和容错性,我们通常会添加网络
原创 2024-05-28 11:01:39
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在Kubernetes(K8S)中使用npm包管理工具时,有时会遇到“npm err! network socket timeout”的错误提示,这个错误通常是由于网络连接超时导致的。作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何解决这个问题。 首先,让我们来了解一下整个解决问题的流程,可以简单列出步骤如下: | 步骤 | 操作 | |------|------| | 步骤1 | 检查网络连接 |
原创 2024-05-07 10:25:57
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概述Spark底层使用netty作为节点间通信的桥梁。其实现在common/network-common包中。common/network-common包主要是对netty进行了一层封装,主要是定义了一套消息格式,粘包拆包,链路生命周期对应方法实现等功能。我们首先来看一下network-common包的包结构:其中buffer包为实现Netty的ByteBuf和Java NIO的ByteBuffe
转载 2024-05-31 02:12:25
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此“超时”非彼“超时”在我们开始这篇文章之前,我们必须要先弄清除一下问题:为什么流的上的状态会有“超时”问题?超时机制是为什么样的业务场景而设计的?通常情形下,人们一种直白的想法是:某种状态在长时间没有得到来自新数据的更新时,我们可以认为这个状态是“超时”了,它应该不复存在了,应该永远的被移除掉。然而遗憾的时是,Spark对于“状态”以及“超时”是另外一种理解:Spark认为既然流是没有边界的,那
下面主要说明作业提交的的具体运行环境,这里从SparkContext中的runJob方法开始跟踪它的源码过程。下面的图简要的描述了Job运行的过程 runJob的源码如下: 这里主要有三个函数:Clean(func):主要是清理关闭一些内容,比如序列化。runJob(...):将任务提交给DagScheduler。doCheckpoint():保存当前RDD,在Job完成之后调用父rdd。这里
调节堆外内存!!! executor堆外内存 spark底层shuffle使用netty传输,所以使用了堆外内存!1.2之前是NIO就是socket,之后默认使用netty 有时候,如果你的spark作业处理的数据量特别特别大,几亿数据量;然后spark作业一运行,时不时的报错, shuffle file cannot find,execu
转载 2023-11-09 08:25:25
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本文主要打算对spark内部的序列化机制以及在shuffle map中起衔接作用的MapOutputTracker做一下剖析。主要涉及具体实现原理以及宏观设计的一些思路。1,spark序列化任何一个分布式框架,序列化都是其必不可少并且很重要一部分,spark也不例外。spark设计序列化的主要类以及之间的依赖包含关系如下图:上图中,虚线表示依赖关系,而实线表示继承关系。各个类的解释如下:a,Ser
概述Spark底层使用netty作为节点间通信的桥梁。其实现在common/network-common包中。common/network-common包主要是对netty进行了一层封装,主要是定义了一套消息格式,粘包拆包,链路生命周期对应方法实现等功能。我们首先来看一下network-common包的包结构:其中buffer包为实现Netty的ByteBuf和Java NIO的ByteBuffe
转载 2023-12-15 12:39:06
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注意下面需要配置两个参数:spark-submit脚本里面,去用--conf的方式,去添加配置;一定要注意!!!切记,不是在你的spark作业代码中,用new SparkConf().set()这种方式去设置,不要这样去设置,是没有用的!一定要在spark-submit脚本中去设置。一、调节executor堆外内存有时候,如果你的spark作业处理的数据量特别特别大,几亿数据量;然后spark作业
spark将在1.6中替换掉akka,而采用netty实现整个集群的rpc的框架,netty的内存管理和NIO支持将有效的提高spark集群的网络传输能力,为了看懂这块代码,在网上找了两本书看《netty in action》和《netty权威指南》,结合了spark的源码既学习了netty也看完了spark netty的部分源码。该部分源码掺杂了太多netty的东西,看起来还是有点累的。下面是我
转载 2023-08-26 20:53:25
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问题原因        这是因为hive将spark任务往yarn上提交时超时了,因此hive直接判定该spark任务执行失败解决方法修改hive-site.xml文件,增大hive.spark.client.server.connect.timeout的值<property> <na
转载 2023-06-09 14:31:23
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sparkspark背景什么是sparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目,Spark
转载 2023-12-26 08:21:54
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esxi安装win10提示timeout efi network无法正常进入安装界面对应虚拟机-操作-编辑设置-虚拟机选项-引导选项-固件改为BIOS就可以了。
原创 2022-03-30 12:57:24
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它会强制管理存储(storage)和执行(execution)之间的内存使用# 记录用了多少 storage memory 和 execution memory# 申请 storage、execution 和 unroll memory# 释放 storage 和 execution memoryexecution memory: 是指 shuffles,joins,sorts 和 aggrega
转载 2023-12-20 09:27:35
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在xl2tpd的日志中,有这么个错误: Mar 11 18:07:25 laptop xl2tpd[24486]: network_thread: select timeout with max retries: 32 for tunnel: 64115 错误的意思就是“在最大32次重试之后,隧道6
原创 2021-07-20 10:27:34
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在虚拟机中安装时,遇到“EFI network timeout”问题,而无法更改BIOS设置,这通常会影响到系统的正常启动和虚拟机的管理。在这篇博文中,我们将详细描述如何解决这一问题,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。 ## 环境准备 在解决“虚拟机安装 EFI network timeout 改不了 BIOS”问题之前,首先需要确认相应的环境配置与依赖。准备过程
原创 6月前
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