Question

我正在使用Spark Cassandra连接器。从Cassandra表获取数据需要5-6分钟。在Spark中，我在日志中看到了许多任务和Executor。原因可能是Spark在许多任务中划分了这个过程！

以下是我的代码示例：

public static void main(String[] args) {

    SparkConf conf = new SparkConf(true).setMaster("local[4]")
            .setAppName("App_Name")
            .set("spark.cassandra.connection.host", "127.0.0.1");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    JavaRDD<Demo_Bean> empRDD = javaFunctions(sc).cassandraTable("dev",
            "demo");
    System.out.println("Row Count"+empRDD.count());
}

Answer 1

在谷歌搜索后，我喜欢最新的spark-cassandra-connector中的问题。参数spark.cassandra.input.split.size_in_mb默认值为64 MB，在代码中被解释为64字节。所以试试吧 spark.cassandra.input.split.size_in_mb = 64 * 1024 * 1024 = 67108864

听到一个例子：

public static void main(String[] args) {

    SparkConf conf = new SparkConf(true).setMaster("local[4]")
            .setAppName("App_Name")
            .set("spark.cassandra.connection.host", "127.0.0.1")
            .set("spark.cassandra.input.split.size_in_mb","67108864");


    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    JavaRDD<Demo_Bean> empRDD = javaFunctions(sc).cassandraTable("dev",
            "demo");
    System.out.println("Row Count"+empRDD.count());
}

Answer 2

为了加快速度，您可以在创建SparkConf时尝试设置spark.cassandra.input.split.size_in_mb。

可能是执行程序试图一次将所有行读入内存。如果它们都不合适，可能会导致它将RDD分页到磁盘，导致时间过长。通过指定拆分大小，它将计算块中的行，然后丢弃它们而不是分页到磁盘。

您可以看到如何设置拆分大小here的示例。

Apache Spark需要5到6分钟才能从Cassandra中简单计算1个亿行

2 个答案: