scala—在spark中处理超过3gb的记录

unguejic  于 2021-06-02  发布在  Hadoop
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当单个记录的大小超过3gb时,我会遇到以下异常`

java.lang.IllegalArgumentException
App > at java.nio.CharBuffer.allocate(CharBuffer.java:330)
App > at java.nio.charset.CharsetDecoder.decode(CharsetDecoder.java:792)
App > at org.apache.hadoop.io.Text.decode(Text.java:412)
App > at org.apache.hadoop.io.Text.decode(Text.java:389)
App > at org.apache.hadoop.io.Text.toString(Text.java:280)
App > at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat$$anonfun$createBaseRdd$1.apply(JsonFileFormat.scala:135)
App > at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat$$anonfun$createBaseRdd$1.apply(JsonFileFormat.scala:135)

如何增加单个记录的缓冲区大小?

k75qkfdt

k75qkfdt1#

您的文件中可能有一个包含数组的大行。这里有一个异常,因为您试图构建一个太大的charbuffer(很可能是一个在越界后变为负数的整数)。java中的最大数组/字符串大小是2^31-1(integer.max\u value-1)(请参阅此线程)。你说你有一个3gb的记录,每个字符1b,可以产生30亿个字符,超过2^31,大约等于20亿。
t你能做的有点麻烦,但由于你只有一个大数组的键,它可能会工作。您的json文件可能如下所示:

{
  "key" : ["v0", "v1", "v2"... ]
}

或者像这样,但我认为你的情况是前者:

{
  "key" : [
      "v0", 
      "v1", 
      "v2",
      ... 
   ]
}

因此,您可以尝试将hadoop使用的行分隔符更改为“,”如下所示。基本上,他们是这样做的:

import org.apache.hadoop.io.LongWritable
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat

def nlFile(path: String) = {
    val conf = new Configuration
    conf.set("textinputformat.record.delimiter", ",")
    sc.newAPIHadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], conf)
          .map(_._2.toString)
}

然后您可以读取数组,只需自己删除json括号,如下所示:

nlFile("...")
  .map(_.replaceAll("^.*\\[", "").replaceAll("\\].*$",""))

请注意,如果您的记录可以包含字符“[”和“]”,那么您必须更加小心,但这里是一个想法。

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