DataWorks中spark操作odps，写入时报的错，哪位给看看什么原因引起的？-[阿里云_云淘科技]

匿名 • 2023年12月30日下午1:55 • 阿里云

DataWorks中spark操作odps，写入时报的错，哪位大神给看看什么原因引起的？

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问题可能是由于在 DataWorks 中使用 Spark 操作 ODPS 时，生成的分区数量（NumPartitions）超过了 ODPS 的限制。在这种情况下，错误信息中提到了几个关键参数：

NumPartitions: 60

maxPartSpecNum: 1000

openFiles: 1001

maxOpenFiles: 100000

从这些参数来看，openFiles（1001）已经超过了 maxOpenFiles（100000），这说明在写入过程中，打开的文件数量已经达到了 ODPS 的最大限制。为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

调整 Spark 任务的并行度，以减少生成的分区数量。这可以通过修改 Spark 任务的配置文件来实现，例如修改 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数。

优化您的数据处理逻辑，以减少写入操作所需的文件数量。这可能需要您对数据进行预处理，或者调整数据分区策略。

如果您使用的是 DataWorks 托管的 Spark 集群，可以联系 DataWorks 技术支持团队，看看他们是否可以为您调整 ODPS 的相关配置，以放宽文件打开数量的限制。

以下为热心网友提供的参考意见

楼主你好，看了你的问题，这个错误是由于你的写入操作超出了阿里云DataWorks中的限制导致的，具体原因是写入的分区数超过了最大允许的分区数，超出了最大文件打开数限制。你正在使用的分区数为60，但最大分区数限制为1000，而且你已经打开了1001个文件，超出了100000个文件的最大打开数限制。

解决方法是减少分区数，确保分区数小于等于最大分区数限制，并且减少打开的文件数，确保文件数小于等于最大文件打开数限制。还可以考虑调整分区策略，减少分区数，或者增加DataWorks的可用资源配额，以增加最大文件打开数的限制。

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