我使用的是spark-sql-2.4.1、spark-cassandra-connector 2.11-2.4.1以及java8和apache cassandra 3.0版本。
我有我的spark提交或spark集群环境，可以加载20亿条记录。
--executor-cores 3
--executor-memory 9g
--num-executors 5
--driver-cores 2
--driver-memory 4g使用以下配置
cassandra.concurrent.writes=1500
cassandra.output.batch.size.rows=10
cassandra.output.batch.size.bytes=2048
cassandra.output.batch.grouping.key=partition
cassandra.output.consistency.level=LOCAL_QUORUM
cassandra.output.batch.grouping.buffer.size=3000
cassandra.output.throughput_mb_per_sec=128这项工作大约需要2个小时，时间真的很长
当我检查日志时，会看到warn com.datastax.spark.connector.writer.queryexecutor-busypoolexception
如何解决这个问题？
1条答案
按热度按时间bcs8qyzn1#
您的值不正确
cassandra.concurrent.writes-这意味着您要同时发送1500个并发批处理。但默认情况下，java驱动程序允许1024个同时请求。通常，如果此参数的值太高，可能会导致节点过载，从而导致任务重试。另外，其他设置也不正确-如果您指定
cassandra.output.batch.size.rows，则其值将覆盖cassandra.output.batch.size.bytes. 有关更多详细信息，请参阅spark cassandra连接器参考的相应部分。性能调优的一个方面是拥有正确数量的spark分区，这样就可以获得良好的并行性——但这实际上取决于您的代码、cassandra集群中有多少节点等。
p、 另外，请注意，配置参数应该从
spark.cassandra.，不是简单的cassandra.-如果在此窗体中指定了这些参数，则将忽略这些参数并使用默认值。