spark如何修改容器阈值

在 Spark 中，可以通过以下两个参数来调整容器阈值：

- spark.executor.memoryOverhead：executor 的堆外内存大小，也就是容器内存的上限。默认值为 executor 内存的 10%。
- spark.yarn.executor.memoryOverhead：在 YARN 集群中运行 Spark 作业时，同样可以使用这个参数来调整容器阈值。

如果容器超出了阈值，可以通过增加这些参数的值来增加容器的内存大小。例如，如果将 spark.executor.memoryOverhead 设置为 executor 内存的 20%，可以使用以下命令：

spark-submit --conf spark.executor.memoryOverhead=2g ...

需要注意的是，增加容器内存大小可能会导致集群中可用内存的减少，因此需要根据实际情况来进行调整。

相关问题

spark修改表结构

在Spark中，要修改表结构，可以使用`withColumn`和`drop`函数来添加或删除列。具体步骤如下：

1. 使用`withColumn`函数添加新列或者修改已有列。
2. 使用`drop`函数删除不需要的列。
3. 将修改后的表保存为新的表或者覆盖原有表。

下面是一个示例代码：

// 加载数据
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/file.csv")

// 添加新列或者修改已有列
val newDf = df.withColumn("newCol", col("oldCol") + 1)

// 删除不需要的列
val finalDf = newDf.drop("oldCol")

// 保存为新表
finalDf.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/newfile.csv")

// 覆盖原有表
finalDf.write.format("csv").option("header", "true").mode("overwrite").save("path/to/file.csv")

在上面的代码中，我们首先使用`withColumn`函数添加新列或者修改已有列，然后使用`drop`函数删除不需要的列。最后，将修改后的表保存为新的表或者覆盖原有表。

spark rdd 修改

Spark RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合。由于RDD的不可变性，它不能直接修改。但是，我们可以通过一些转换操作来创建一个新的RDD，从而实现对数据的修改。

下面是一些常用的RDD修改操作：

1. map(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。可以使用map操作来修改RDD中的元素。

2. filter(func)：根据给定的条件过滤RDD中的元素，返回一个新的RDD。可以使用filter操作来删除或保留满足特定条件的元素。

3. flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个包含所有结果的新RDD。可以使用flatMap操作来修改RDD中的元素，并将每个元素映射为多个结果。

4. union(otherRDD)：将两个RDD合并为一个新的RDD。可以使用union操作将两个RDD中的数据合并在一起。

5. distinct()：去除RDD中的重复元素，返回一个新的RDD。

6. sortBy(func)：根据给定的函数对RDD中的元素进行排序，返回一个新的排序后的RDD。

需要注意的是，这些操作都是惰性求值的，只有在遇到行动操作（如collect、count等）时才会真正执行。