问题描述
我的火花设置是这样的:
spark_conf = SparkConf().setAppName('app_name') \
.setMaster("local[4]") \
.set('spark.executor.memory',"8g") \
.set('spark.executor.cores',4) \
.set('spark.task.cpus',1)
sc = SparkContext.getorCreate(conf=spark_conf)
sc.setCheckpointDir(dirName='checkpoint')
当我在火花链中没有任何检查点并且我的程序是这样的:
result = sc.parallelize(group,4) \
.map(func_read,preservesPartitioning=True)\
.map(func2,preservesPartitioning=True) \
.flatMap(df_to_dic,preservesPartitioning=True) \
.reduceByKey(func3) \
.map(func4,preservesPartitioning=True) \
.reduceByKey(func5) \
.map(write_to_db) \
.count()
运行时间约为 8 小时。 但是当我像这样使用检查点和缓存 RDD 时:
result = sc.parallelize(group,preservesPartitioning=True) \
.reduceByKey(func5) \
.map(write_to_db)
result.cache()
result.checkpoint()
result.count()
程序运行大约需要 3 个小时。请您指导如何在缓存 RDD 和使用检查点后程序运行得更快?
任何帮助将不胜感激。
解决方法
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