针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有哪些处理策略？
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Spark常见错误剖析与应对策略
问题一： 日志中出现：org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0 原因分析： shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。 shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控...
Spark的调度策略详解
Spark的调度策略 Spark目前有两种调度策略，一种是FIFO即先来先得，另一种是FAIR即公平策略。所谓的调度策略就是对待调度的对象进行排序，按照优先级来进行调度。调度的排序接口如下所示，就是对两个可调度的对象进行比较。 private[spark] trait SchedulingAlgorithm { def comparator(s1: Schedulable, s2: S...
Spark调优策略
在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。 1.合理设置微批处理时间 在SparkSreaming流式处理中，合理的设置微批处理时间（batchDuration）是非常有必要的。 如果batchDura....
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