Spark广播变量及GC调优

最新在工作中，需要在广告中过滤黑名单，具体业务鉴于保密，暂不详细阐述，本文想要说的是本次应用过程中使用Spark广播变量及使用GC调优解决该<em>问题</em>的要点，有用到的伙伴可以参考nn正常<em>spark</em>日志解析中加入黑名单解析n根据前期调研查看，黑名单一类25万+，3.86MB，黑名单二类106万+，46.3MB，理论上完全可以将其封装，采用<em>spark</em>广播变量的方式广播到每一个节点<em>处理</em>n但是实际在测试中，<em>遇到</em>...

入门Spark-Streaming遇到的问题

入门Spark-Streaming<em>遇到</em>的<em>问题</em>以前没有用过<em>spark</em>，只是大概了解是大数据需要的框架。前几天组内需要构建一个用户模型，因为要求实时更新数据，所以只好硬着头皮去学着写了一个程序，大概两周的时间，中间<em>遇到</em>的<em>问题</em>记录如下。一个程序一般分为数据读取→数据<em>处理</em>→结果输出的过程。学习一门新语言总要面对环境搭建→学习语法→写Demo熟悉→实战演练的过程。所以本文的顺序如下1、环境搭建；2、语法和D...

spark菜鸟笔记-关于spark安装过程中遇到的问题总结

关于<em>spark</em>安装的方法这里不再赘述，说说我在安装过程中的<em>问题</em>及解决办法吧：rn首先，正常情况下，我们安装完成后，在命令行下输入 py<em>spark</em>，会出现如下的内容：rn        rnrn 那么，就证明我们的安装是成功的。rnrnrnrn<em>问题</em>一： jdk版本过高的<em>问题</em>：rn<em>问题</em>描述： 那么有这样的一种<em>问题</em>，我们运行pysaprk，虽然不会出现<em>spark</em>这样的图形，但也能进入到>>> 这样的环境

Spark中遇到的一些问题和相应的解决办法

前言：最近在公司实习，用到了<em>spark</em>的应用。说真的很多<em>spark</em>出现的<em>问题</em>在百度上基本搜索不到相应的结果，还是在google上容易搜到解决办法。（安利一下翻墙插件：xx-net）rnrnrn1.在<em>spark</em>中读取csv<em>文件</em>rnrn介绍如何使用Spark 1.3+的外部数据源接口来自定义CSV输入格式的<em>文件</em>解析器。这个外部数据源接口是由databricks公司开发并开源的（地址：https://g

一次线上的GC问题排查

一次GC<em>问题</em>排查

关于Spark运行流式计算程序中跑一段时间出现GC overhead limit exceeded

最近在升级一个框架的<em>时候</em>，发现某个流式计算程序每隔一定的时间就会出现GC overhead limit exceeded的错误<em>问题</em>。rnrnrn这个<em>问题</em>肯定是内存不够，但是初始设置的内存是够的啊，于是进行各种内存优化，如将变量定义在循环体外等控制，但是发现只是将这个间隔时间往后推了一下而已。rnrnrn还是没有找到症结所在。rnrnrn后来再分析了下，可能是哪些变量占了内存没有及时释放掉，rnrn

Spark 优化

官网地址：nhttp://<em>spark</em>.apache.org/docs/latest/tuning.htmlnnn1、引言n提到Spark与Hadoop的区别，基本最常说的就是Spark采用基于内存的计算方式，尽管这种方式对数据<em>处理</em>的效率很高，但也会往往引发各种各样的<em>问题</em>，Spark中常见的OOM等等。效率高的特点，注定了Spark对性能的严苛要求，那Spark不同程序的性能会碰到不同的资

运维中遇到的GC频繁告警问题处理方式

自己工作那么久很少接触到内存调整方面的<em>问题</em>，很巧的是最近两个系统频繁出现了GC回收始终高于75%同时长久不触发OC的回收。自己看到这些很是开心啊，终于有了机会来体验面试中常问的是否有过内存调优方面的经验，哈哈，我再也不空白了。。。。。。。n1、WebLogic中间件频繁告警GC回收率高于75%。自己首先打出hrof的heapdump然后通过mat工具查看内存使用情况。nn从mat中可以看到内

Spark GC调优笔记

Spark GC调优笔记传统GCParalledl GC：高吞吐量，离线分析 nCMS GC：低延迟，实时响应nJava堆内存划分为两个区域：Young和Old，Young存储短期对象，Old存储长期对象。nYoung代进一步划分为三个区域：Eden，Survivor1，Survivor2nGC调优的目标只有长期对象存储在老年代，新生代有充分的大小短期对象。调优方法n如果老年代接近满，降低<em>spark</em>

Spark执行SQL报错GC问题

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceededn at org.apache.<em>spark</em>.unsafe.types.UTF8String.fromAddress(UTF8String.java:102)n at org.apache.<em>spark</em>.sql.catalyst.expressions.UnsafeRow.getUTF8Stri...

利用Spark把数据写进mysql数据库时候遇到的问题

写入数据库的方式是：df2.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url,&quot;student&quot;,properties)impossible to write to binary log since BINLOG_FORMAT = STATEMENT这是因为，mysql默认的binlog_format是STATEMENT。从 MySQL 5.1.12 开始，可以用以下三种模...

Spark Streaming 对接Kafka实现实时统计的问题定位和解决

整个思路：<em>spark</em> streaming 接受Kafka数据（KafkaUtils.createDirectStream） 然后累计值（updateStateByKey） 把值发给Kafka。整个过程出现两个<em>问题</em>，第一个<em>问题</em>是启动脚本的<em>问题</em>，第二个<em>问题</em>是添加性能参数的<em>问题</em>，第三个<em>问题</em>是认证过期<em>问题</em>。<em>问题</em>一：Exception in thread &quot;dag-scheduler-event-loop&quot;...

SparkSQL 开发中遇到的参数坑-1

SQLConf 默认情况下ORC<em>文件</em>格式的<em>文件</em>，过滤条件默认不适用谓词下压导致性能极差。但是他默认是压缩的，10000条verifyPartitionPath也是false的

SparkStreaming消费Kafka数据遇到的问题

SparkStreaming消费Kafka数据<em>遇到</em>的<em>问题</em>：nnn查看ZK：

spark streaming 有趣问题汇总

1. 关于<em>spark</em>.streaming.concurrent.job参数的<em>问题</em>1）当参数环境：6个executor，kafka topic 有3个partition，<em>spark</em>.streaming.concurrent.job=1 时 n 则：只有3个exevutor有task在跑，这个比较好理解，一个executor<em>处理</em>一个分区数据2）当参数环境：6个executor，kafka top

Spark开发中遇到的常见问题以及解决方案（一）

<em>问题</em>一：ERROR ActorSystemImpl: Uncaught fatal error from thread [<em>spark</em>Driver-akka.remote.default-remote-dispatcher-8] shutting down ActorSystem [<em>spark</em>Driver]18/05/18 15:46:59 ERROR ActorSystemImpl: Uncaug...

数据清洗分析导出遇到的一些问题

本文简单记录一个学习过程，无技术含量，勿喷。环境：ambari:2.6.1<em>spark</em> 2.1python 3.6oracle 11.2sqoop 1.4最近一直在测试数据采集、清洗、分析、导出、展示的一系列的工作，主要数据流程如下：oracle 数据库-》hdfs-》hive-》oracle总的设计：通过任务调度的方式执行各个阶段的任务，其中各个任务通过脚本的方式实现，扩展的<em>时候</em>只需要增加对应的脚...

SparkSQL工作中遇到的问题

1,当多个表中存在相同的字段,查询时要使用别名,否则程序无法区分,如下:nn nnnval sql =n &quot;&quot;&quot;n |selectn |a.id as a_id,a.name as name,b.id as b_id,b.score as score //如果两个表有些字段相同,在查询时要使用别名,程序无法识别n |from stu an |left join score...

sparkstreaming性能调优记录

场景：nRDD，JSONObject里面有TBNAME字段和PAYLOAD字段，分别代表表名和原始日志内容n需要1.在原始内容里加入系统时间字段 2.按表名取系统时间逆序取前100条入库n30s时间窗口,<em>处理</em>2w条数据；4张表，但打的数据均为1张表的数据n以下我说明的时间都是有数据的表的<em>处理</em>时间（1张表有数据<em>处理</em>，在过其他表时也需要filter表名，需要耗时；所以总体的批<em>处理</em>时间会比我描述

内存溢出,频繁full gc 处理思路

内存溢出,频繁full <em>gc</em> <em>处理</em>思路n1.导出整个JVM 中内存信息njmap -dump:format=b,file=<em>文件</em>名 [pid]n2.分析dump<em>文件</em>的两种方式:nn2.1. jdk安装目录下,bin目录下,jvisualvm.exe双击打开 <em>文件</em>–装入–选择dump出来的<em>文件</em> 就可以开始分析了n2.2. 使用eclipse,安装插件mat(MemoryAnalyzerTool)nn具...

spark thriftserver进程fullgc导致卡死和计算getsplit时间很长问题

背景nn参考饿了么经验：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28574213nn饿了么经验中谈到：“hive.exec.orc.split.strategy为ETL”，但是这样可能导致<em>spark</em> thriftserver的内存压力很大，面对大作业会导致full <em>gc</em>从而进程卡死或退出。nnnn原因nn先看看split的strategy类别，它有BI，ETL和HYBRID三种，...

Spark开发性能调优

Spark开发性能调优nn标签（空格分隔）： Sparknnnn–Write By Vinnnnn1. 分配资源调优nnSpark性能调优的王道就是分配资源,即增加和分配更多的资源对性能速度的提升是显而易见的,基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升是成正比的,当公司资源有限,能分配的资源达到顶峰之后,那么才去考虑做其他的调优nnnn如何分配及分配哪些资源nn在生产环境中,提交<em>spark</em>作业时...

Spark开发中遇到的问题及解决方法

1、数据来源于HDFS，<em>处理</em>完成后同样写回HDFS的<em>时候</em>，<em>遇到</em>了HDFS的权限<em>问题</em>，提交程序的用户为root ，而root对HDFS没有写权限，这时可以通过伪造程序的使用者的方法解决：n val conf = new SparkConf().setAppName("TestLogic") .set("fs.default.name","hdfs://udh-cluster-4:8020"）

spark 处理小文件问题

coalesce与repartition  解决小<em>文件</em><em>问题</em>repartition(numPartitions: Int)   返回numPartitions分区个数的新RDD(或DataFrame)。   可以增加或减少此RDD中的并行性级别，内部使用shuffle来重新分配数据。   如果要减少partition数量，可考虑使用`coalesce`，这可以避免执行shuffle。 ...

Spark整合Hive过程及遇到的问题

Spark整合Hive过程及<em>遇到</em>的<em>问题</em>nn一、前置步骤nn安装MySQL，创建用户（当然也可以直接用root用户）并授权nnnCREATE USER 'bigdata'@'%' IDENTIFIED BY '123568'; nGRANT ALL PRIVILEGES ON hivedb.* TO 'bigdata'@'%' IDENTIFIED BY '123568' WITH GRANT OP...

GC会不会引起线程减少？

会的n如果一个应用频繁GC，发生stop world，可能会影响IO线程的正常响应，进而导致502<em>问题</em>，IO线程业务中断销毁n进而导致线程数据减少n这是个分析<em>问题</em>的了思路n具体没有实测，只是记录一下思路。nn...

spark中打印gc日志的方法

<em>spark</em>中打印<em>gc</em>日志的方法n在使用<em>spark</em>-submit提交应用的<em>时候</em>，加上下面的参数n---conf "<em>spark</em>.executor.extraJavaOptions=-verbose:<em>gc</em> -XX:+PrintGCDetails" nn上面是开启executor上<em>gc</em>信息的打印，如果想要打印driver上的<em>gc</em>信息，更换为下面的参数n--conf "<em>spark</em>.driver.extraJ...

Spark安装常见问题（Linux）

@[TOC]Spark安装常见<em>问题</em>(Linux)n$JAVA_HOME/bin/java -version与java -version显示版本不同n<em>问题</em>描述：Ubuntu默认为Java 11 ，安装下载了Java 8之后，修改了系统变量后两种方式显示的版本不同。n解决方法：Linux下java -version版本不对n该文最后两处代码有误，应为：n$ ln -s $JAVA_HOME/bin/j...

GC可达性分析回收算法 解决循环引用问题 强引用弱引用

JVM有一个回收算法是引用计数算法，每当对象被引用一次，就+1，释放一个引用就-1，当垃圾回收时，引用计数为0的对象就会被GC掉。但这个方法有个<em>问题</em>，就是无法解决循环引用的<em>问题</em>。nn循环引用就是对象A引用了对象B，对象B引用了对象A，构成了一个引用环。彼此都没发挥什么作用，但却不会被GC。为了解决这个<em>问题</em>，就有了可达性分析回收算法。nn可达性分析：nn算法中定义了几个GC Root对象，这几个ro...

Spark大数据常见错误分享总结（来自苏宁）

Spark trouble shooting 经验分享 错误总结

Spark解决task任务运行时间过长

今天补数据的<em>时候</em>，发现突然任务运行时间比以往过长。n查看运行状态，发现有一个task运行过长。n解决方法，开启<em>spark</em>.speculation，配置如下：n<em>spark</em>.speculation truen<em>spark</em>.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；n<em>spark</em>.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；n<em>spark</em>.s...

运行Spark遇到的问题

1. 运行在yarn集群上时报错：n Failed to send RPC5111091680910991783 to /192.168.xxx.xxxx:49208:java.nio.channels.ClosedChannelExceptionn解决办法：配置yarn-site.xml一下内容nnnnnnn    yarn.nodemanager.pmem-check-ena

打补丁遇到的常见问题整理

 之前打补丁<em>遇到</em>了一些<em>问题</em>，下面对这些<em>问题</em>做一个总结。1、操作系统参数配置；linux：cat /etc/sysctl.confaix:smitty操作系统参数配置不当会导致很多<em>问题</em>，知识点也很丰富，此篇暂不展开2、udev配置cat /etc/udev/rule.d/*permissions.rules检查是否绑定scis_id，如果scis_id未绑定，需要评估是否能重启系统。打补丁过程中可能...

解决GC问题

n1、top查看CPU占用最高的PIDrn2、ps -mp 9825 -o THREAD,tid,time | sort -rnrn9925是步骤1通过top命令查看到得PIDrn3、printf &quot;%x\n&quot; 9929rn4、jstack 9825|grep 26c9 -A 100n

关于sparkStreaming整合kafka遇到的问题

    首先概述一下，我的代码主要就是将kafka中消费的数据转到<em>spark</em>Streaming中，并进行一系列的操作。这个代码在网上有很多相同的，在此不做太多论述。代码大概是这样的：第一个<em>问题</em>：权限<em>问题</em>，我的kafka集群是需要sasl安全认证登录，而在我的代码中并没有可以让我配置消费者的地方，因为是初学者总是哪里都想试试。首先尝试了通过JavaStreamContext设置KafkaConsum...

spark内存溢出问题

9090监控页面显示storage都没用（这里似乎只统计persist持久化的）：但是jmap -heap pid显示内存不够了：然后报错：SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow解决办法：加大<em>spark</em>.driver.memory、<em>spark</em>.executor.memory、<em>spark</em>.kryoserializer.bu...

hive on spark 动态解决小文件太多的办法

在做项目时，有个ETL需要<em>处理</em>，数据都在HIVE里面，需要对数据进行统计分析转换。开始直接用的HIVE的JDBC，效率不高。后来想到用hive on <em>spark</em>的方式<em>处理</em>。底层不再使用MapReduce进行计算，避免shuffle引起的大量读写硬盘和rpc网络拷贝带来的性能底下<em>问题</em>，程序效率有了明显提高。但是随之而来的是用<em>spark</em>sql往hive表中插入数据时，会产生很多小<em>文件</em>。用hive时，可以

一次频繁Full GC的排查过程

<em>问题</em>描述最近公司的线上监控系统给我推送了一些kafka lag持续增长的消息，我上生产环境去看了相应的consumer的情况，发现几台机器虽然还在<em>处理</em>消息，但是速度明显慢了很多。<em>问题</em>猜测与验证我猜测是JVM频繁做Full GC，导致进程也跟着频繁卡顿，<em>处理</em>消息的速度自然就慢了。为了验证这个想法，先用jstat看看内存使用情况：n jstat -<em>gc</em>util 1 1000 #1是进程号n结果如我所

Spark部分的调优（代码调优，内存优化，调节Executor的堆外内存，shuffle调优，解决数据倾斜，Spark故障解决）【原理及方法介绍】

 shuffle调优中调节参数的几种方式：nn配置这些参数有两种方式nn1. 在程序中硬编码 例如 <em>spark</em>Conf.set(&quot;<em>spark</em>.shuffle.file.buffer&quot;,&quot;64k&quot;)nn2. 提交 application 时在命令行指定 例如 <em>spark</em>-submit --conf <em>spark</em>.shuffle.file.buffer=64k --conf 配置信息=配置值 ...nn...

我遇到tomcat 7 full gc频繁的问题

n    近日开始关注JVM的<em>问题</em>，先用jstat -<em>gc</em>util pid随意看了一套web系统的JVM情况(容器是tomcat 7，jdk是1.7)，结果非常惊讶，Full GC频繁，且周期性出现。rn rn    <em>问题</em>出现了，好兴奋啊，搞定它我就能增长经验了哇！！于是乎，和我们亲爱的SA同事交流了一番，我用nohup jstat -<em>gc</em>cause pid 1s &amp;gt;&amp;gt; ~/xxx/x...

运行Spark常见问题处理方法（持续更新中......）

1.MaxResultSize<em>问题</em>nn首先，出现这个错误的<em>时候</em>Spark会产生如下错误信息：nnorg.apache.<em>spark</em>.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 77 tasks (1028.5 MB) is bigger than <em>spark</em>.driver....

工作中遇到的问题及解决方案（私）

一 oracle数据库： n1.新建表空间：create tablespace demo datafile 'D:\demo.dbf' size 1000m2.新建用户：图形界面就行 n 授权：grant connect,resource to demo; ngrant create any sequence to demo; ngrant create any table to demo

gc日志打印

eclipse启动<em>gc</em>日志打印需要在eclipse.ini<em>文件</em>中配置（eclipse根目录下）1、在eclipse.ini配置<em>文件</em>中添加以下参数： -verbose:<em>gc</em> （开启打印垃圾回收日志） n-Xlog<em>gc</em>:eclipse_<em>gc</em>.log （设置垃圾回收日志打印的<em>文件</em>，<em>文件</em>名称可以自定义） n-XX:+PrintGCTimeStamps （打印垃圾回收时间信息时的时间格式） n-XX:+Pri

线上FullGC频繁的排查

线上FullGC频繁的排查<em>问题</em>

Spark性能优化：JVM参数调优

Spark性能优化：JVM参数调优n年轻代：主要是用来存放新生的对象。n老年代：主要存放应用程序中生命周期长的内存对象。nSpark中，垃圾回收调优的目标就是，只有真正长时间存活的对象，才能进入老年代，短时间存活的对象，只能呆在年轻代。不能因为某个Survivor区域空间不够，在Minor GC时，就进入了老年代。从而造成短时间存活的对象，长期呆在老年代中占据了空间，而且Full GC时要回收大量的短时间存活的对象，导致Full GC速度缓慢。

java Jvm GC流程以及内存问题排查调优

作者：转载或者引用请注明出处！nn首先梳理一下JVM虚拟机的内存布局：nn    JDK版本&amp;lt;1.8 ：nn                拿线程是否可以共享作为分类：1. 被所有线程共享【 方法区（含运行时常量池），堆 】    2. 线程私有【 JVM虚拟机栈，本地方法栈，程序计数器 】nn nn    JDK版本&amp;gt;=1.8  ： nn                拿线程是否可以...

git工作中遇到的问题及解决方法。

1.有些想提交的<em>文件</em>并没有被跟踪：unstracked filesnn使用命令行：git add *   --将目录里的所有<em>文件</em>提交到暂存区后(注意使用场景）nn2.本地更改了多个<em>文件</em>，想全部提交上去，怎么做？nngit add .nn3.git commit前要不要去个人私有仓库git pull一下？nn不需要，只需在git push前进行这项操作就行了。nn4.git log查看的到底是什么？...

使用Spark-Submit提交job遇到的问题

1.利用Spark-submit提交idea打包的jar<em>文件</em>执行失败Exception in thread &quot;main&quot; java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes   <em>问题</em>产生的原因，在使用idea打包执行<em>文件</em>时多余的校验<em>文件</em>导致运行出错2.解决方案zip -d S...

深入剖析ThreadLocal实现原理以及内存泄漏问题

ThreadLocal；2017京东校园招聘笔试

SparkStreaming与Kafka集成问题汇总

!!!!!!!!!!<em>spark</em>的启动：./bin/<em>spark</em>.shell1、SparkStreaming从Kafka中取出数据进行计算，其Kafka的生产者还是用上一篇博客的producer.java2、SparkStreaming拉取数据：用maven管理：（1）pom.xml<em>文件</em>&amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmln...

Spark任务偶现Task卡住很长时间导致Stage整体耗时长

<em>问题</em>现象nn提交大量Spark任务，概率性出现个别Task卡住一段时间，进而导致Stage整体耗时开销异常。nnnn<em>问题</em>分析nnnn采样Job836nn异常Stage2249 -&amp;gt; 卡住Task8：nn对应Executor日志：nn...nINFO | [Executor task launch worker-78] | Running task 8.0 in stage 2249.0 (T...

运行 Spark ALS 程序 内存溢出

执行这个20几条记录，机器就会内存溢出，在本地、单机服务器都是这样。换个电脑也是这样。n后来也改了代码，还会这样。不过才这么几条数据，就内存溢出，讲不通啊。n后来找到一个临时解决方法，就是删除这个application，重新运行。n删除后的第一次运行基本都能运行成功。第二次运行就会失败。n那么然后就在VM option 里面添加参数：-Xmx10G 。就又能运行几次。nnn...

解决spark中遇到的数据倾斜问题

解决<em>spark</em>中<em>遇到</em>的数据倾斜<em>问题</em>一. 数据倾斜的现象多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。二. 数据倾斜的原因数据<em>问题</em>nkey本身分布不均匀(包括大量的key为空)nkey的设置不合理n<em>spark</em>使用<em>问题</em>nshuffle时的并发度不够n计算方式有误n三. 数据倾斜的后果n<em>spark</em>中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task，

spark面试问题汇总（持续更新....）

<em>spark</em>-submit的<em>时候</em>如何引入外部jar包 n<em>spark</em> shuffle的具体过程，你知道几种shuffle方式 n<em>spark</em> 如何防止内存溢出 ncache和pesist的区别 n怎么<em>处理</em>数据倾斜 n​简要描述Spark分布式集群搭建的步骤<em>spark</em>使用： n1）当前<em>文件</em>a.text的格式为，请统计每个单词出现的个数、计算第四列每个元素出现的个数 nA,b,c,d nB,b,f,e nA,

java nio多线程引起的full gc问题

1.在写nio的例子时，服务端采用线程池<em>处理</em>请求，<em>遇到</em>一个full <em>gc</em><em>问题</em>，下面给代码贴出来。 nnioserver端代码package com.nio.study;import java.io.IOException;nimport java.net.InetSocketAddress;nimport java.net.ServerSocket;nimport java.nio.ByteBuff

你对Java项目的中长时间GC停顿有没有处理的经验？你是如何解决的？

解决办法：新生代提升过快<em>问题</em>：（1）如果频率太快的话，说明空间不足，首先可以尝试调大新生代空间和晋升阈值。（2）如果内存有限，可以设置 CMS 垃圾收集在老年代占比达到多少时启动来减少<em>问题</em>发生频率（越早启动<em>问题</em>发生频率越低，但是会降低吞吐量，具体得多调整几次找到平衡点），参数如下：如果没有第二个参数，会随着 JVM 动态调节 CMS 启动时间-XX:CMSInitiatingOccupancyFr...

Spark on Yarn开发运维过程中遇到的问题汇总

Spark on Yarn开发运维过程中<em>遇到</em>的<em>问题</em>汇总n启动nodemanager报错 No space left on devicen 使用df -h命令判断nodemanager运行日志和启动日志磁盘空间是否足够。使用py<em>spark</em>读取kafka对应topic数据报错java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/common/message

Spark调优总结

下面主要是笔者根据使用Spark过程中的一些调优做一些汇总。

Spark Streaming 流计算优化记录(4)-时间都去哪儿了,关于调度与空转

关于Spark Streaming优化的各种叽里呱啦记录, 这一次是从跑不动, 一直优化到能每秒解决6万条输入消息以及3G数据的Inner Join. 大数据,流计算,<em>spark</em>,kafka,hadoop

一次线上频繁full gc处理过程

1、引发时机：每次应用重启阶段，必定引发3次full <em>gc</em>nn2、分析原因：启动时频繁full <em>gc</em>：一定是某个区的初始内存大小太小了，具体看<em>gc</em>日志，看看是哪个区空间不足引发的full <em>gc</em>nn3、日志：nnJava HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.20-b23) for linux-amd64 JRE (1.8.0_20-b26), built on Jul ...

面试时提问：工作遇到问题，你是怎么解决的？

rn rn面试时，经常<em>遇到</em>别人问我，工作时你<em>遇到</em>过什么<em>问题</em>，是怎么解决的？虽然平日里也解决过一些<em>问题</em>，无论是从度娘找答案找资料，还是和同事沟通交流，自己多多少少也有些经验。但是每次<em>遇到</em>这样的<em>问题</em>，往往束手无策，或者说，因为没准备好，不知道说什么好，答案总是不满意。rn今天就将自己解决<em>问题</em>的过程简单记录一下：rn rn今天QA发出来一个<em>问题</em>，在调用公司提供的webService服务（手机归属地查询）...

hadoop2.7及spark伪分布式集群搭建遇到的问题

1.建议搭建之前先禁用防火墙（<em>遇到</em>过slave的nodemanager会自动关闭，日志说获取不到主机路由<em>问题</em>，通过关闭防火墙即可，我的linux是centos7）：    关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service     禁用防火墙：systemctl disable firewalld.service 2.格式化nodename报错：1）.原因是配置<em>文件</em>.ba...

spark处理小文件问题

生产上的小<em>文件</em><em>问题</em>很多，我们需要先根据集群的资源，测试出一个task最大能运行的size，然后根据这个参数，做coalesce（）的小<em>文件</em>合并操作。 一般默认我们的生产集群给的size是1G。以下代码即可测试出最小的coalesce数。nnnimport java.net.URInnimport org.apache.hadoop.conf.Configurationnimport o...

Spark sql处理数据倾斜方法

定义与表现：rnrn数据倾斜指的是由于数据分区不均匀导致的，<em>spark</em>一部分tasks承担的数据量太大，而导致整体运行时间过长的现象。一般出现在对大表的join过程中，数据表现是大表的join key集中分布在某几个取值上，<em>spark</em>运行时的表现是job在某个或某些task的<em>处理</em>上停留时间过长（more than 0.5 hour）。一般分为大表join大表，大表join小表；其中大表join小表

spark处理中文遇到的乱码问题(小表join大表)

package cn.bw.<em>spark</em>.object_cxbnnimport cn.bw.<em>spark</em>.object_cxb.WriteSQL.{sc, transfer}nimport org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}nimport org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatnimport org.apache...

spark 从入门到精通(包含Scala、JVM...)

1 Spark视频SHi第1课：大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视频SHi第2课：Scala零基础实战入门的第一堂课及如何成为Scala高手（修改版） 3 Spark视频SHi第3课：在IDE下开发第一个Scala程序纯傻瓜式彻底透彻解析 4 Spark视频SHi第4课：零基础彻底实战Scala控制结构及Spark源码解析 5 Spark视频SHi第5课：零基础实战Scala函数式编程及Spark源码解析 6 Spark视频SHi第6课：零基础实战Scala集合操作 7 Spark视频SHi第7课：零基础实战Scala面向对象编程及Spark源码解析 8 Spark视频SHi第8课：零基础实战Scala最常用数据结构Map和Tuple及Spark源码鉴赏 9 Spark视频SHi第9课：Scala类和对象彻底实战和Spark源码鉴赏 10 Spark视频SHi第10课：Scala继承彻底实战和Spark源码鉴赏 11 Spark视频SHi第11课：Scala面向接口彻底实战和Spark源码鉴赏 12 Spark视频SHi第12课：Scala函数式编程进阶（匿名函数、高阶函数、函数类型推断、Currying）与Spark源码鉴赏 13 Spark视频SHi第13课Scala模式匹配实战和Spark源码鉴赏 14 第14课Scala集合上的函数式编程实战及Spark源码鉴赏 15 第15课：Scala类型参数编程实战 16 第16课Scala implicits编程彻底实战 17 Spark视频SHi第17课：Scala并发编程实战及Spark源码鉴赏 18 Spark视频SHi第18课：scala偏函数、异常、lazy值编码实战及<em>spark</em>源码鉴赏 19 Spark视频SHi第19课：Scala的包、继承覆写及Spark源码鉴赏 20 Spark视频SHi第20课：scala提取器、注解深度实战详解及<em>spark</em>源码鉴赏 21 Spark视频SHi第21课：scala<em>文件</em>和xml操作实战及<em>spark</em>源码鉴赏（上）关于<em>文件</em>序列和和操作详解实战 22 Spark视频SHi第22课：scala集合和高级函数操作实战及<em>spark</em>源码鉴赏 《Spark零基础视频：从零起步到调通第一个Wordcount》http://www.tudou.com/plcover/IB9YwzdU8f0/ 1 Spark视频SHi第1集：大数据最火爆语言Scala光速入门 2 Spark视频SHi第2集：Scala面向对象彻底精通及Spark源码阅读 3 Spark视频SHi第3课：Scala函数式编程彻底精通及Spark源码阅读 4 Spark视频SHi第4课：Scala模式匹配、类型系统彻底精通与Spark源码阅读 5 Spark视频SHi第5课：彻底精通Scala隐式转换和并发编程及Spark源码阅读 6 Spark视频SHi第6课：精通Spark集群搭建与测试 7 Spark视频SHi第7课：实战解析Spark运行原理和RDD解密 8 Spark视频SHi第8课：彻底实战详解使用IDE开发Spark程序 9 Spark视频SHi第9课：彻底实战详解 IntelliJ IDEA下的Spark程序开发 10 Spark视频SHi第10课：底实战详解使用Java开发Spark程序 11 Spark视频SHi第11课：彻底解密WordCount运行原理 12 Spark视频SHi第12课：HA下的Spark集群工作原理解密 SPARK专辑 大数据Spark内核core源码解密 http://www.tudou.com/plcover/JdpoUtqxmNs/ 13 Spark视频SHi第13课：Spark内核架构解密 14 Spark视频SHi第14课：Spark RDD解密 15 Spark视频SHi第15课：RDD创建内幕彻底解密 16 Spark视频SHi第16课：RDD实战（RDD基本操作实战及Transformation流程图） 17 Spark视频SHi第17课：RDD案例（join、cogroup、reduceByKey、groupByKey等） 18 Spark视频SHi第18课：RDD持久化、广播、累加器 19 Spark视频SHi第19课：Spark高级排序彻底解秘 20 Spark视频SHi第20课：Top N彻底解秘 21 Spark视频SHi第21课：从Spark架构中透视Job 22 Spark视频SHi第22课：RDD的依赖关系彻底解密 23 Spark视频SHi第23课：从物理执行的角度透视Spark Job 24 Spark视频SHi第24课：Spark Hash Shuffle内幕彻底解密 25 Spark视频SHi第25课：世界第一的Spark Sort-Based Shuffle内幕工作机制、案例实战、源码剖析、优缺点及改进方式等彻底解密 26 Spark视频SHi第26课：Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密 27 Spark视频SHi第27课：Spark on Yarn彻底解密 28 Spark视频SHi第28课：Spark天堂之门解密 29 Spark视频SHi第29课：Master HA彻底解密 30 Spark视频SHi第30课：Master的注册机制和状态管理解密 31 Spark视频SHi第31课：Spark资源调度分配内幕天机彻底解密：Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度方式源码彻底解析、资源调度内幕总结 32 Spark视频SHi第32课：Spark Worker原理和源码剖析解密：Worker工作流程图、Worker启动Driver源码解密、Worker启动Executor源码解密等.av 33 Spark视频SHi第33课：Spark Executor内幕彻底解密：Executor工作原理图、ExecutorBackend注册源码解密、Executor实例化内幕、Executor具体工作内幕 34 Spark视频SHi第34课：Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密 35 Spark视频SHi第35课：打通Spark系统运行内幕机制循环流程 36 Spark视频SHi第36课：TaskScheduler内幕天机解密：Spark shell案例运行日志详解、TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFO与FAIR、Task运行时本地性算法详解等 37 Spark视频SHi第37课：Task执行内幕与结果<em>处理</em>解密 38 Spark视频SHi第38课：BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密 39 Spark视频SHi第39课：BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManagerMaster工作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数据读写解密 40 Spark视频SHi第40课：CacheManager彻底解密：CacheManager运行原理流程图和源码详解 41 Spark视频SHi第41课：Checkpoint彻底解密：Checkpoint的运行原理和源码实现彻底详解 42 Spark视频SHi第42课：Spark Broadcast内幕解密：Broadcast运行机制彻底解密、Broadcast源码解析、Broadcast最佳实践 43 Spark视频SHi第43课：Spark 1.6 RPC内幕解密：运行机制、源码详解、Netty与Akka等 《大数据<em>spark</em>性能优化》 http://www.tudou.com/plcover/c74-UW2DP7o/ 44 Spark视频SHi第44课：真正的Spark高手是如何炼成的？！ 45 Spark视频SHi第45课：SHi谈Spark性能优化第一季！ 46 Spark视频SHi第46课：SHi谈Spark性能优化第二季！ 47 Spark视频SHi第47课：SHi谈Spark性能优化第三季！ 48 Spark视频SHi第48课：SHi谈Spark性能优化第四季！ 49 Spark视频SHi第49课：SHi谈Spark性能优化第五季！ 50 Spark视频SHi第50课：SHi谈Spark性能优化第六季！ 51 Spark视频SHi第51课：SHi谈Spark性能优化第七季之Spark 钨丝计划解密! 52 Spark视频SHi第52课：SHi谈Spark性能优化第八季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 内幕解密 53 Spark视频SHi第53课：SHi谈Spark性能优化第九季之Spark Tungsten内存使用彻底解密 54 Spark视频SHi第54课：SHi谈Spark性能优化第十季之全球独家揭秘Spark统一内存管理！ 《 SHi大数据Spark SQL从零起步彻底精通彻底实战 》全集http://www.tudou.com/plcover/nhBqWLH2Asc/ 55 Spark视频SHi第55课：60分钟内从零起步驾驭Hive实战 56 Spark视频SHi第56课：揭秘Spark SQL和DataFrame的本质 57 Spark视频SHi第57课：Spark SQL on Hive配置及实战 58 Spark视频SHi第58课：使用Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战 59 Spark视频SHi第59课：使用Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame转换操作 60 Spark视频SHi第60课：使用Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame动态转换操作 61 Spark视频SHi第61课：Spark SQL数据加载和保存内幕深度解密实战 62 Spark视频SHi第62课：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战 63 Spark视频SHi第63课：Spark SQL下Parquet内幕深度解密 64 Spark视频SHi第64课：Spark SQL下Parquet的数据切分和压缩内幕详解 65 Spark视频SHi第65课：Spark SQL下Parquet深入进阶 66 Spark视频SHi第66课：Spark SQL下Parquet中PushDown的实现 67 Spark视频SHi第67课：Spark SQL下采用Java和Scala实现Join的案例综合实战（巩固前面学习的Spark SQL知识） 68 Spark视频SHi第68课：Spark SQL通过JDBC操作Mysql 69 Spark视频SHi第69课：Spark SQL通过Hive数据源实战 70 Spark视频SHi第70课：Spark SQL内置函数解密与实战 71 Spark视频SHi第71课：Spark SQL窗口函数解密与实战 72 Spark视频SHi第72课：Spark SQL UDF和UDAF解密与实战 73 Spark视频SHi第73课：Spark SQL Thrift Server实战 74 Spark视频SHi第74课：Hive on Spark大揭秘 完整版 75 Spark视频SHi第75课：Spark SQL基于网站Log的综合案例实战 76 Spark视频SHi第76课：Spark SQL实战用户日志的输入导入Hive及SQL计算PV实战 77 Spark视频SHi第77课：Spark SQL基于网站Log的综合案例实战之Hive更大规模数据导入、Spark SQL对数据UV操作实战 78 Spark视频SHi第78课：Spark SQL基于网站Log的综合案例用户用户跳出率和新用户注册比例 79 Spark视频SHi第79课：Spark SQL基于网站Log的综合案例综合代码和实际运行测试 80 Spark视频SHi第80课：Spark SQL网站搜索综合案例实战 81 Spark视频SHi第81课：一节课贯通Spark SQL工作源码流程 SHi大数据Spark Streaming从零起步（21集） http://www.tudou.com/plcover/nRM-f151vp0/ 82 Spark视频SHi第82课：Spark Streaming第一课：案例动手实战并在电光石火间理解其工作原理 83 Spark视频SHi第83课：透彻讲解使用Scala和Java两种方式实战Spark Streaming开发 84 Spark视频SHi第84课：图解StreamingContext、DStream、Receiver并结合源码分析 85 Spark视频SHi第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密 86 Spark视频SHi第86课：SparkStreaming数据源Flume实际案例分享 87 Spark视频SHi第87课：Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密 88 Spark视频SHi第88课：SparkStreaming 从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密 89 Spark视频SHi第89课：SparkStreaming on Kafka之Kafka解析和安装实战 90 Spark视频SHi第90课：SparkStreaming基于Kafka Receiver案例实战和内幕源码解密 91 Spark视频SHi第91课：SparkStreaming基于Kafka Direct案例实战和内幕源码解密 92 Spark视频SHi第92课：SparkStreaming中Tanformations和状态管理解密 93 Spark视频SHi第93课：SparkStreaming updateStateByKey 基本操作综合案例实战和内幕源码解密 94 Spark视频SHi第94课：SparkStreaming 实现广告计费系统中在线黑名单过滤实战 95 Spark视频SHi第95课： 通过Spark Streaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战 96 Spark视频SHi第96课： 通过Spark Streaming的foreachRDD把<em>处理</em>后的数据写入外部存储系统中 97 Spark视频SHi第97课： 使用Spark Streaming+Spark SQL实现在线动态计算出特定时间窗口下的不同种类商品中的热门商品排名 98 Spark视频SHi第98课： 使用Spark Streaming实战对论坛网站动态行为的多维度分析（上） 99 Spark视频SHi第99课： 使用Spark Streaming实战对论坛网站动态行为的多维度分析（下）：完整案例实现、测试、Debug等 100 Spark视频SHi第100课： 使用Spark Streaming+ Spark SQL + Kafka+FileSystem综合案例 101 Spark视频SHi第101课： 使用Spark Streaming企业实际数据<em>处理</em>流水线完整声明周期 102 Spark视频SHi第102课： 动手实战Spark Streaming自定义Receiver并进行调试和测试 103 Spark视频SHi第103课： 动手实战联合使用Spark Streaming、Broadcast、Accumulator实现在线黑名单过滤和计数 06. 大数据Spark电商广告点击综合案例 大数据Spark电商广告点击综合案例 http://www.youku.com/playlist_show/id_27881496.html 104 Spark视频SHi第104课： Spark Streaming电商广告点击综合案例需求分析和技术架构 105 Spark视频SHi第105课： Spark Streaming电商广告点击综合案例在线点击统计实战 106 Spark视频SHi第106课： Spark Streaming电商广告点击综合案例黑名单过滤实现 107 Spark视频SHi第107课： Spark Streaming电商广告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现（基于MySQL） 108 Spark视频SHi第108课： Spark Streaming电商广告点击综合案例动态黑名单过滤真正的实现代码 109 Spark视频SHi第109课： Spark Streaming电商广告点击综合案例动态黑名单基于数据库MySQL的真正操作代码实战 110 Spark视频SHi第110课： Spark Streaming电商广告点击综合案例通过updateStateByKey等实现广告点击流量的在线更新统计 111 Spark视频SHi第111课： Spark Streaming电商广告点击综合案例在线实现每个Province点击排名Top5广告 112 Spark视频SHi第112课： Spark Streaming电商广告点击综合案例实战实现广告点击Trend趋势计算实战 113 Spark视频SHi第113课： Spark Streaming电商广告点击综合案例实战模拟点击数据的生成和数据表SQL建立 114 Spark视频SHi第114课 ：SparkStreaming+Kafka+Spark SQL+TopN+Mysql电商广告点击综合案例实战视频 07.大数据Spark Streaming大型Spark项目性能优化 大型Spark项目性能优化系列(115-124) http://www.tudou.com/plcover/nMCMdKHtj4I/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29 115 Spark视频SHi第115课： 超大规模Spark性能优化本质思考 116 Spark视频SHi第116课： Spark Streaming性能优化：如何在毫秒内<em>处理</em><em>处理</em>大吞吐量的和数据波动比较大 的程序 117 Spark视频SHi第117课： Spark Streaming性能优化：如何最大程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳定性 118 Spark视频SHi第118课： Spark Streaming性能优化：如何获得和持续使用足够的集群计算资源？ 119 Spark视频SHi第119课： Spark Streaming性能优化：如何在生产环境下应对流数据峰值巨变？ 120 Spark视频SHi第120课： Spark Streaming性能优化：如何在End-to-End生产环境下安全高效的把结果数据存入HBase中？ 121 Spark视频SHi第121课： Spark Streaming性能优化：通过摄像头图像<em>处理</em>案例来说明Spark流<em>处理</em>性能评估新方法及性能调优参数测试 122 Spark视频SHi第122课： Spark Streaming性能优化：Spark Streaming<em>处理</em>分布式拒绝服务案例及性能优化 123 Spark视频SHi第123课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming发现Botnet及性能优化 124 Spark视频SHi第124课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming进行设备日志监控报警及性能优化思考 08.大数据Spark Streaming源码疯狂解密系列 Spark Streaming源码疯狂解密系列(125-134) http://www.tudou.com/plcover/f0AK_UVxwoQ/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29 125 Spark视频SHi第125课： Spark Streaming反思和启示：一切皆是流式<em>处理</em>及Spark Streaming 架构和运行机制 126 Spark视频SHi第126课： Spark Streaming源码经典解读系列之一：基于DStream的DStreamGraph源码内幕 127 Spark视频SHi第127课： Spark Streaming源码经典解读系列之二：Spark Streaming生成RDD并执行Spark Job源码内幕解密 128 Spark视频SHi第128课： Spark Streaming源码经典解读系列之三：JobScheduler工作内幕源码解密 129 Spark视频SHi第129课： Spark Streaming源码经典解读系列之四：JobGenerator工作内幕源码解密 130 Spark视频SHi第130课： Spark Streaming源码经典解读系列之五：Receiver工作内幕源码解密 131 Spark视频SHi第131课： Spark Streaming源码经典解读系列之六：ReceiverTracker工作内幕源码解密 132 Spark视频SHi第132课： Spark Streaming源码经典解读系列之七：Executor容错工作内幕源码解密 133 Spark视频SHi第133课： Spark Streaming源码经典解读系列之八：Driver容错工作内幕源码解密 134 Spark视频SHi第134课： Spark Streaming“魔镜秘境”总结 09 Spark面试宝典（数据倾斜、性能调优等） Spark面试宝典（数据倾斜、性能调优等） http://www.tudou.com/plcover/yBrSt2Vz8G8/ 135 Spark视频SHi第135课： Spark面试经典系列之数据倾斜：数据倾斜之痛 136 Spark视频SHi第136课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决原理和方法总论 137 Spark视频SHi第137课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决之Map 端Reduce及<em>问题</em>思考 138 Spark视频SHi第138课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决之采样分而治之解决方案 139 Spark视频SHi第139课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决之对于两个RDD数据量都很大且倾斜的Key特别多如何解决？ 140 Spark视频SHi第140课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决之并行度的深度使用 141 Spark视频SHi第141课： Spark面试经典系列之数据倾斜解决方案的“银弹”是什么？ 142 Spark视频SHi第142课： Spark面试经典系列之Cache和Checkpoint 143 Spark视频SHi第143课： Spark面试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决 144 Spark视频SHi第144课： Spark面试经典系列之NULL值<em>问题</em>及序列化错误 145 Spark视频SHi第145课： Spark面试经典系列之Yarn生产环境下资源不足<em>问题</em>和网络的经典<em>问题</em>详解 146 Spark视频SHi第146课： Spark面试经典系列之Yarn Cluster生产环境下JVM的OOM和Stack Overflow<em>问题</em>及解决方案 147 Spark视频SHi第147课： Spark面试经典系列之Shuffle的性能调优<em>问题</em> SHISHiSpark源码大师之路之源码解析与阅读全集 http://www.tudou.com/plcover/hlFqt6k1xUc/ 1 Spark视频SHiSpark源码大师之路0001讲：Spark源码阅读环境及Spark-shell解密 2 Spark视频SHiSpark源码大师之路0002讲：Spark-shell内幕解密 3 Spark视频SHiSpark源码大师之路0003讲：Spark-shell REPL内幕解密 4 Spark视频SHiSpark源码大师之路0004讲：史上最细致Spark集群启动脚本源码彻底解密 5 Spark视频SHiSpark源码大师之路0005讲：Spark集群Master启动源码彻底解密 6 Spark视频SHiSpark源码大师之路0006讲：Spark集群启动Worker源码彻底解密 7 Spark视频SHiSpark源码大师之路0007讲：Spark集群HA分析和源码解析 8 Spark视频SHiSpark源码大师之路0008讲：Spark下ZooKeeper内幕 9 Spark视频SHiSpark源码大师之路0009讲：Spark下的ZooKeeper源码内幕 Final 10 Spark视频SHiSpark源码大师之路0010讲：SparkContext介绍及SparkEnv源码解析 11 Spark视频SHiSpark源码大师之路0011讲：SparkEnv源码解析 12 Spark视频SHiSpark源码大师之路0012讲：SparkUI与ListenerBus 13 Spark视频SHiSpark源码大师之路0013讲：ListenerBus源码实现内幕详解 14 Spark视频SHiSpark源码大师之路0014讲：SparkUI源码实现内幕详解 15 Spark视频SHiSpark源码大师之路0015讲：Spark下的Hadoop源码彻底解密 16 Spark视频SHiSpark源码大师之路0016讲：MetricsSystem与ExecutorSource解密 17 Spark视频SHiSpark源码大师之路0017讲：Spark UI的扩展定制 18 Spark视频SHiSpark源码大师之路0018讲：TaskScheduler内幕彻底解密 19 Spark视频SHiSpark源码大师之路0019讲：SchedulerBackend内幕彻底解密：启动的前世今生、初始化的过程、内部的AppClient、DriverEndpoint、ClientEndpoint等 20 Spark视频SHiSpark源码大师之路0020讲：Spark ClientEndpoint内幕源码详解：创建过程、生命周期、工作机制、注册Application到集群全过程等 21 Spark视频SHiSpark源码大师之路0021讲：Spark DriverEndpoint内幕源码详解 22 Spark视频SHiSpark源码大师之路0022讲：Executor启动注册全流程彻底剖析：源码逐行解析CoarseGrainExecutorBackend在启动的<em>时候</em>会向driverUrl所代表的Endpoint进行注册，这个driverUrl代表的Endpoint到底实体是谁？ 23 Spark视频SHiSpark源码大师之路0023讲：Spark中的Pool彻底解析：FIFO与Fair彻底解密 OK 24 Spark视频SHiSpark源码大师之路0024讲：：Spark 1.6.1中RPC通信源码分析 25 Spark视频SHiSpark源码大师之路0025讲：：Spark 1.6.1中延迟调度 26 Spark视频SHiSpark源码大师之路0026讲：：Spark Job调度中的引擎机制和消息循环源码解析 27 Spark视频SHiSpark源码大师之路0027讲：源码解密Spark中的算子Pipeline的合并和展开 28 Spark视频SHiSpark源码大师之路0028讲：实战Eclipse调试Spark程序 11 大数据JVM性能优化 《SHISHi大数据JVM优化系列》 http://www.tudou.com/plcover/hzJp87qXtBA/ 1 第1课：实战演示jvm内存四大类型<em>问题</em>：heap、stack、contant、directmemory等 2 第2课：全球详细图解jvm内存三大核心区域及其jvm内存案例实战剖析 3 第3课：图解jvm线程引擎和内存共享区的交互及此背景下的程序计数器内幕解密 4 第4课：10分钟内图解掌握全世界最易懂的jvm内存模型内幕 5 第5课：实战演示jvm三大性能调优参数：-xms -xmx -xss 6 第6课：实战演示从oom推导出jvm Gc<em>时候</em>基于的内存结构：young Generation（eden、from、to）、old Generation、permanent Generation 7 第7课：瞬间理解jvm Gc时的内存管理工作流程和频繁<em>gc</em>的原因 8 第8课：jvm的young Generation大小对<em>gc</em>性能的致命影响力内幕解密 9 第9课：jvm的<em>gc</em><em>时候</em>核心参数详解：-xx：newratio、-xx：survivorratio、-xx：newsize、-xx：maxnewsize 10 第10课：jvm的<em>gc</em>中关于对象的age<em>问题</em>以及jvm的内存分配策略彻底详解 11 第11课：jvm的<em>gc</em>日志young Generation下minor Gc每个字段彻底详解 12 第12课：jvm的<em>gc</em>日志full Gc每个字段彻底详解 13 第13课：java 8中的jvm的metaspace解密 14 第14课：java对象内存逃逸技术 15 第15课：GC<em>时候</em>的引用计数算法和根搜索算法 16 第16课：瞬间理解三种基本的GC算法基石 17 第17课：JVM垃圾回收分代收集算法 18 第18课：JVM垃圾回收器串行、并行、并发垃圾回收器概述 19 第19课：JVM中Serial收集器、ParNew收集器、Parallel收集器解析 20 第20课：JVM中CMS收集器解密 21 第21课：JVM中G1收集器解密 22 第22课：通过案例瞬间理解JVM中PSYoungGen、ParOldGen、MetaSpace 23 第23课：使用MAT对Dump<em>文件</em>进行分析实战 24 第24课：使用MAT动态分析Spark应用程序初体验 25 第25课：基于MAT分析Shallow Heap和Retained Heap 26 第26课：MAT中的Dominator Tree与Retained Set详解 27 第27课：MAT中的GC Root解析和具体类别分析 28 第28课：MAT中的内存泄露检测介绍 12. 大数据Spark 机器学习系列 SHISHi大数据Spark机器学习 http://www.tudou.com/plcover/zNefiPmqLW8/ 1 30分钟彻底理解Spark核心API发展史：RDD、DataFrame、DataSet 2 20分钟内解密<em>spark</em>第二代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕-2 3 structured Streaming In Spark-3 4 深度解析structured Streaming-4 5 深入理解rdd、dataframe、dataset、structured Streaming-5 6 Spark机器学习算法介绍-6 7 Spark机器学习内幕剖析-7 8 SHi带您1分钟内彻底理解大数据机器学习-8 13. SHI周末班补充视频-Scala SHI大数据Spark周末

SparkStream 性能调优思路

一、确保HA高可用性：High Availabilitynn如果有些数据丢失，或者节点挂掉；那么不能让你的实时计算程序挂了；必须做一些数据上的冗余副本，保证你的实时计算程序可以7 * 24小时的运转。nn通过一整套方案（3个步骤），开启和实现实时计算程序的HA高可用性，保证一些关键数据都有其冗余副本，不至于因为节点挂掉或者其他原因导致数据丢失。nn nn1、updateStateByKey、win...

Elasticsearch使用过程中的问题总结

1、es脑裂<em>问题</em>由于某些节点的失效，部分节点的网络连接会断开，并形成一个与原集群一样名字的集群，这种情况成为集群脑裂（split-brain）现象。这个<em>问题</em>非常危险，因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据。正常情况下，集群中的所有的节点，应该对集群中master的选择是一致的，这样获得的状态信息也应该是一致的，不一致的状态信息，说明不同的节点对master节点的选择出现了异常——也就是所谓的

Spark Streaming：性能调优

Spark Streaming：性能调优

接口开发，写接口文档时遇到的问题

1.编写json格式数据时，{"id":1},正确的格式是使用双引号，不能使用单引号

Java本地模式开发Spark程序开发遇到的问题

1. <em>spark</em>应用打成Jar包提交到<em>spark</em> on yarn执行时依赖冲突nn解决：使用maven项目开发时，可以把<em>spark</em>、scala、hadoop相关依赖添加以下标签nn&amp;amp;lt;scope&amp;amp;gt;provided&amp;amp;lt;/scope&amp;amp;gt;nn例如：nnnn&amp;amp;lt;dependencies&amp;amp;gt;n &amp;amp;lt;!-- scala-library --&amp;amp;gt;n

Spark 处理中文乱码问题（UTF-8编码）

<em>问题</em>场景n要用<em>spark</em><em>处理</em>一大堆微信日志数据，日志存放在HDFS上，是xml格式，里面有大量的中文。用scala + java实现了xml的<em>处理</em>逻辑，其中有一步是要获取xml中的一个title字段，中文。不管怎么抓取，最终得到的中文都会变成一堆“？？？？？”，乱码了。从xml中获取非中文字段，没有任何<em>问题</em>。也就是说，代码的逻辑是没什么<em>问题</em>的。

spark 导入文件到hive出现多小文件的问题

环境：nnambari:2.6.1nn<em>spark</em> 2.1nnpython 3.6nnoracle 11.2nnsqoop 1.4nn将sqoop采集到HDFS中的<em>文件</em>导入到HIVE数据库，导入成功后，发现hive数据库中出现多个小<em>文件</em>的<em>问题</em>，严重影响后期数据分析的加载速度。nnnn解决方法：nnnnSJTable = <em>spark</em>.sql(&quot;select * from &quot; + t...

Spark学习－数据关联问题

这篇文章主要记录<em>spark</em>高级数据分析书中，关于记录关联<em>问题</em>的代码的剖析。n其全部代码如下：nnmiaofudeMacBook-Pro:code miaofu$ git clone https://github.com/sryza/aas.gitnCloning into 'aas'...nremote: Counting objects: 2490, done.nremote: Compr

Spark常见问题总结

1.java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.sql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient<em>spark</em>无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。 解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到<em>spark</em>/conf目录下 2.Spar...

zeppelin+spark遇到的问题

       由于电脑重装系统（Ubuntu18.04），之前运行得好好的zeppelin突然各种报错。由于本人比较菜，而且网上类似bug解决的帖子很少，所以最后花了好几个小时才搞定。希望能够帮助到出现相同<em>问题</em>的同学。nn       重装完系统后，我下了<em>spark</em>-2.4.0版本，zeppelin-0.8.0版本。（<em>spark</em>的安装配置可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net...

关于spark以parquet写入时的小问题

今天使用<em>spark</em>对一个dataframe中的数据以某一个为主键做groupby进行求和，数据类似如下：nnscala&amp;gt; userDF.shown+---------+--------+n| userid | count |n+--------+---------+n| 11111111|  102|n| 2222222|    97|n| 3333333|    10|n| 1111111...

项目中遇到的问题与解决方法——持续添加

<em>问题</em>解决之前不会，学习解决了之后怕忘记。纯属为了方便自己回头看，学习那些曾经不会的。持续添加。

kafka gc日志导致比较累赘的低端线下测试环境磁盘被写满了的处理方案

kafka home bin目录下面有个kafka-run-class.sh脚本，其中有定义会打印详细的kafka <em>gc</em>日志rnrnrnwhile [ $# -gt 0 ]; dorn  COMMAND=$1rn  case $COMMAND inrn    -name)rn      DAEMON_NAME=$2rn      CONSOLE_OUTPUT_FILE=$LOG_DIR/$DAEM

第144课： Spark面试经典系列之NULL值问题及序列化错误

第144课：  Spark面试经典系列之NULL值<em>问题</em>及序列化错误rn1 NULL值<em>问题</em>如何解决rn2 序列化错误如何解决

利用GeoCom开发遇到的问题

利用Geocom进行测量机器人开发<em>时候</em>，<em>遇到</em>的<em>问题</em>，及其<em>处理</em>建议

遇到高并发问题，你真的会解决吗？

对于一个 Java 程序员而言，能否熟练掌握并发编程是判断他优秀与否的重要标准之一。因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语...

如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件

n n n 什么是小<em>文件</em>？n生产上，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，来获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小<em>文件</em>，即指<em>文件</em>的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的<em>文件</em>。n小<em>文件</em><em>问题</em>的影响nn一方面，大量的小<em>文件</em>会给Hadoop集群的扩展性和性能带来严重的影响。NameNode在内存中...

项目交付中遇到的问题及解决方案

<em>遇到</em>的紧急事件：rnQ: rn1. 突然需要交付单元测试用例和单元测试报告；rn2. 需要交付接口测试用例和接口测试报告；rn3. 平时测试没有维护过用例，造成交付时时间紧急，不能及时交付；rn4. 不能很好的激励同事去学习新东西，导致很多<em>问题</em>需要自己亲手<em>处理</em>，造成工作量增加；rn5. 不能合理规划好时间，随时掌握项目动态，不能及时了解项目的进展，造成测试局面很被动；rn6. 对测试质量，没有办法

Spark 2.2.1 Parquet文件处理的案例与解读

Spark 2.2.1 Parquet<em>文件</em><em>处理</em>的案例与解读  (一) 加载数据加载Parquet数据源，并将加载后的people使用createOrReplaceTempView方法注册到临时表中，然后使用SQL语句对该临时表进行操作，最后将操作结果打印出来。scala&amp;gt; valpeople =<em>spark</em>.read.parquet(&quot;/resources/people.parquet&quot;)n...

SparkStreaming踩坑之各种异常的处理方法

1.运行时异常：找不到类，例如org.antlr.v4.runtime.xxxnn【原因】nnantlr是Spark依赖的开源语法解析器，其jar默认情况下并未加入classpath，因此运行时刻会找不到对应的类；nn另外还有janino，开源java编译器。nn【对策】nn方法1：将antlr等组件的jar加入系统classpathnn方法2：POM<em>文件</em>引入对应jar依赖，随微服务一起打包发布n...

SparkStreaming序列化问题处理

经过个把月的摸爬滚打，项目终于在磕磕绊绊中成型了。先来个简介：用python 写了一堆的聚类算法，将线上数据进行聚类分析，找出离群点，建立模型。用这些模型用来检测用户的行为。rnrnbug产生的过程rnrn实时检测部分采用SparkStreaming实现，在使用过程中发现代码启动后一直会包序列化<em>问题</em>，rnrn瞻仰下咱们这个bug，测试美眉将bug级别从normal改到high，又从high改到了cri，那个扎...

线程池的不规范使用导致的实例不gc问题

缘由n在开放提供的api中不规范使用了线程池，导致java堆中的线程实例不断增加，而线程池没有进行手动关闭的话是会一直保留线程的，故依赖的实例就会一直保留。n看代码n@Path(&quot;task&quot;)npublic class XXXXRest extends BaseResourceApi {nn /**n * 线程池大小n */n public static final i...

Spark-Streaming 和 Kafka 做实时计算需要注意的点

<em>spark</em>到kafka的消息消费--SparkKafkaDriverHAZooKeeperOps流式计算中最重要的消息的消费总结rn流式计算中最重要的消息的消费rn当我们使用<em>spark</em>做准实时计算的<em>时候</em>，很大场景都是和kafka的通信，总结下<em>spark</em>使用kafka的注意事项，下面上代码rnrnpackage com.aura.bigdata.<em>spark</em>.scala.streaming.p1rnrnimpor...

Full GC性能调优

举一个简单java调优例子，一个大对象导致full GC的例子nn下面是一个产生大对象，MinorGC的<em>时候</em>总有很多的大对象没有被回收，需要将这些对象放入到年老带中，导致年老带使用量增长过快引发full GC。nnnclass T33 extends Thread {n public void run() {n List&amp;lt;Map&amp;lt;String,String&amp;gt;&amp;gt;...

spark1.6使用过程中遇到的坑

1.streaming启动后卡死<em>问题</em>rnrn  产生这个<em>问题</em>的原因可能有两个,<em>spark</em>.cores.maxrnrn  <em>spark</em>.cores.max不能小于2的原因是streaming在启动时会提交一个用于接收数据的receiver,本质上是一个永远不会结束的job,会永久的占用一个executor core,如果core只有1，<em>spark</em> streaming将无法提交后续任务,<em>spark</em>.co

VUE开发项目遇到的一些问题(一)

遍历树形json数据var root = [{n name:'D盘',n children:[{n name:'学习',n children:[n {n name:'电子书',

onPreviewFrame报GC问题解决方法

CameraPreView<em>遇到</em>的一些<em>问题</em>nnnn1、onPreviewFrame运行一段时间后便不进入回调函数nntip:1.在onPreviewFrame函数里加入mCamera.addCallbackBuffer(data);nn2.surfaceChanged里加入mCamera.addCallbackBuffer(gBuffer);nnmCamera.setPrevie

强连通分量及缩点tarjan算法解析

强连通分量： 简言之 就是找环（每条边只走一次，两两可达） 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点）   定义： int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int

SQLite-setup(x64 x86)下载

SQLite安装文件包含64位以及32的操作系统， 可以解决 Win7 64bit系统下未能加载文件或程序集“System.Data.SQLite” 安装完后在D:\Program Files (x86)\SQLite.NET\bin\x64（我的程序安装在D盘）这个目录下也有一个System.Data.SQLite.DLL文件，只要在程序中引用这个文件这可以了 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/b173199732/3676242?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/b173199732/3676242?utm_source=bbsseo[/url]

2005 年全国大学生数学建模竞赛二等奖获奖论文下载

2005 年全国大学生数学建模竞赛二等奖获奖论文 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/gauss1/2001128?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gauss1/2001128?utm_source=bbsseo[/url]

VBA文件夹生成工具下载

用VBA做的根据XLS的SHEET内所填内容生成相应文件夹 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/sayu3368/3028133?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sayu3368/3028133?utm_source=bbsseo[/url]

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