spark分布式预测和保存过程中遇到的问题记录

文章目录

  • 背景
  • 解决思路
  • 解决方案
  • 总结

背景

内网已经搭建好spark环境,需要对台区负荷数据进行并发预测和保存到HUDI过程中出现py4j.handing of the above exception,another exception is empty报错,针对这一问题进行解决的记录

解决思路

首先上面报错是由于机器资源限制,内存不足导致的Py4J在与JVM通信时遇到问题,连接失败。所以需要对内存进行优化。

解决方案

  • 增加执行器内存:通过增加 spark.executor.memory 配置来分配更多内存给每个 Spark 执行器。

    spark.conf.set("spark.executor.memory", 

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