SPARK Expand问题的解决(由count distinct、group sets、cube、rollup引起的)
背景本文基于spark 3.1.2我们知道spark对于count(distinct)/group sets 以及cube、rollup的处理都是采用转换为Expand的方法处理，这样做的优点就是在数据量小的情况下，能有以空间换时间，从而达到加速的目的。但是弊端也是很明显，就是在数据量较大的情况下，而且expand的倍数达到上百倍或者千倍的时候，这任务运行的时间很长（这在数分中是非常常见的）。分....
spark streaming读取loghub数据报错LogHubClientWorkerException: consumer group is not agreed, AlreadyExistedConsumerGroup，是什么情况
com.aliyun.openservices.loghub.client.exceptions.LogHubClientWorkerException: consumer group is not agreed, AlreadyExistedConsumerGroup: {"consumeInOrder": false, "timeoutInMillSecond": 60}
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
apache spark您可能感兴趣
- apache spark技术
- apache spark大数据
- apache spark优先级
- apache spark batch
- apache spark客户端
- apache spark任务
- apache spark调度
- apache spark yarn
- apache spark作业
- apache spark Hive
- apache spark SQL
- apache spark streaming
- apache spark数据
- apache spark Apache
- apache spark Hadoop
- apache spark rdd
- apache spark MaxCompute
- apache spark集群
- apache spark运行
- apache spark summit
- apache spark模式
- apache spark分析
- apache spark flink
- apache spark学习
- apache spark Scala
- apache spark机器学习
- apache spark应用
- apache spark实战
- apache spark操作
- apache spark程序
Apache Spark 中国技术社区
阿里巴巴开源大数据技术团队成立 Apache Spark 中国技术社区，定期推送精彩案例，问答区数个 Spark 技术同学每日在线答疑，只为营造 Spark 技术交流氛围，欢迎加入！
+关注