spark占用缓存不释放直至重启hdfs如何解决

如果Spark占用的缓存不释放，导致HDFS需要重启才能解决问题，可以尝试以下几种方法：

1. 增加内存和磁盘空间：如果Spark占用的缓存过多，可以考虑增加机器的内存和磁盘空间，从而避免缓存不释放导致HDFS重启的情况。

2. 调整Spark的缓存策略：可以通过调整Spark的缓存策略来避免缓存不释放的问题。例如，可以使用`MEMORY_AND_DISK`策略，当内存不足时，可以将数据缓存到磁盘上。

3. 手动释放缓存：如果发现某些RDD占用缓存过多，可以手动调用`unpersist()`方法将其从缓存中释放，以避免缓存不释放导致HDFS重启的情况。

4. 使用Spark监控工具：可以使用Spark的监控工具，例如Spark Web UI和Ganglia等，来查看缓存使用情况和资源占用情况，以便及时发现和解决问题。

相关问题

spark sql load hdfs数据报错解决方法

1. 确认HDFS路径是否正确，可以通过hadoop fs -ls命令查看文件是否存在。
2. 确认HDFS文件权限是否正确，可以通过hadoop fs -chmod命令修改权限。
3. 确认Spark SQL版本是否与Hadoop版本兼容。
4. 确认Spark SQL配置文件中的Hadoop配置是否正确。
5. 确认Spark SQL配置文件中的HDFS配置是否正确。
6. 确认Spark SQL配置文件中的文件格式是否正确。
7. 确认Spark SQL配置文件中的分隔符是否正确。
8. 确认Spark SQL配置文件中的列名是否与数据文件中的列名一致。
9. 确认Spark SQL配置文件中的数据类型是否与数据文件中的数据类型一致。
10. 确认Spark SQL配置文件中的日期格式是否与数据文件中的日期格式一致。

spark shell将执行的sql写入hdfs

要将Spark Shell执行的SQL写入HDFS，可以按照以下步骤操作：

1. 在Spark Shell中执行SQL语句，并将结果保存为DataFrame，例如：

val sqlResult = spark.sql("SELECT * FROM table_name")

2. 将DataFrame写入HDFS，例如：

sqlResult.write.format("csv").save("hdfs://path/to/hdfs")

这将把DataFrame以CSV格式写入HDFS指定的路径。你也可以选择其他格式，如Parquet或JSON，只需将“csv”替换为相应的格式即可。

请注意，你需要在Spark Shell中首先配置HDFS连接，以便能够访问HDFS。可以使用以下命令进行配置：

spark.conf.set("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://namenode:port")

将“namenode”和“port”替换为你的HDFS名称节点和端口号。