使用cdh5.8.3安装完spark之后,发现spark角色类型Gateway显示的状态为“不适用”,请问正常吗 [问题点数:20分]

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CDH 自定义添加Spark2服务
官网参考Installing Cloudera Distribution of Apache Spark 2一 、下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jarSPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.parcel SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.par
Spark中的角色介绍
  Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算,比Hadoop 中 MapReduce 计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性。从 2009 年诞生于 AMPLab 到现在已经成为 Apache 顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习 Spark 就需要了解其架构。 Spark 架构图如下: Spark架构<em>使用</em>了分布式计算中master-sla...
Spark角色介绍
Spark<em>角色</em>介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算,比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习Spark就需要了解其架构。Spark架构图:Spark架构<em>使用</em>了分布式计算中master-slave模型,master是集群中
Spark之任务流程和角色
一、各个<em>角色</em>解释Application 基于Spark的应用程序,包含了driver程序和 集群上的executorDriver Program 运⾏行main函数并且新建SparkContext的 程序Cluster Manager 在集群上获取资源的外部服务(例如 standalone,Mesos,Yarn )Worker Node 集群中任何可以运⾏行应⽤用代码的节点Executor是在⼀一个
spark任务已经执行结束,但还显示RUNNING状态
<em>spark</em>的任务已经执行完成:scala> val line = sc.textFile("hdfs://vm122:9000/dblp.rdf") line: org.apache.<em>spark</em>.rdd.RDD[String] = hdfs://vm122:9000/dblp.rdf MapPartitionsRDD[1] at textFile at :24scala> val
Spark Streaming的三种运用场景
Spark Streaming共有三种运用场景,分为:无<em>状态</em>操作、<em>状态</em>操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。 1、无<em>状态</em>操作          只关注当前新生成的小批次数据,所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。          一个批次的数据,我们将这个批次的时间假设得长一些,比如说一天。这样的话,一个批次就是在一天时间内生成的数据,可以理解为银行系统中贷
CDH版本 HDFS NFS Gateway 无法启动、挂载失败问题
如遇到NFS启动失败,或者其他机器挂载NFS失败,错误字样有如下 挂载失败关键字: mount.nfs: requested NFS version or transport protocol is not supported 启动失败关键字: WARN org.apache.hadoop.oncrpc.RpcProgram: Invalid RPC call versio
spark history server集群配置与使用(解决执行spark任务之后没有显示的问题)
在你的<em>spark</em>路径的conf文件中,cp拷贝<em>spark</em>-defaults.conf.template为<em>spark</em>-defaults.conf 并在文件后面加上 <em>spark</em>.eventLog.enabled           true <em>spark</em>.eventLog.dir               hdfs://master:9000/history <em>spark</em>.eventLog.co
Spark基础知识
Spark与Hadoop,Storm的对比 Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高。 Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念。 Hadoop包括2部分:分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce)。 Storm是一个分布式的、容错的事实计算系统。 Hadoop计算模式是MapReduce,Storm计算模式是StreamProcessing
CDH错误排查
hadoop基础----hadoop实战(九)-----hadoop管理工具---CDH的错误排查(持续更新) 2016-11-29 18:17 2077人阅读 评论(1) 收藏 举报 分类: java(249) 作者同类文章X hadoop(20) 作者同类文章X 版权声明:本文为
一个诡异的spark-submit运行问题(已解决)
今天在测试刚刚部署好的<em>spark</em>集群的时候,碰到了一个诡异的<em>spark</em>-submit问题。搜了一圈也没<em>发现</em>,结果意外的找到了原因,真是欲哭无泪! 问题:写好了一个计算Pi的程序,编译打包成 ComputePi.jar包,放到<em>spark</em>集群的master上,然后用命令 <em>spark</em>-submit --master <em>spark</em>://master1:7077 --class com.ibm.j
hive、sparksql中将科学记数法转换为正常数字
select (case when length(regexp_extract(sum(current_money),'([0-9]+\\.)([0-9]+)(E-*[0-9]+)',2))=0 then sum(current_money) when length(regexp_extract(sum(current_money),'([0-9]+\\.)([0-9]+)(E[0-9]
CDH上安装spark2的操作说明
CDH安装SPark2的方法 可以同时安装CDH的默认<em>spark</em>以及最近的<em>spark</em>2
Spark的简单介绍(与MapReduce对比)
1.<em>spark</em>计算 引擎: 1.快速 DAG(有向无环图) Memory 2.通用 <em>spark</em> <em>spark</em>SQL、SparkStreaming等相当于在<em>spark</em>平台上的 jar包 需要时直接以Jar包的方式导入2运行模式. Hadoop、Mesos、standlone。 可以处理任意<em>类型</em>的hadoop数据源 如hbase、hive等3.MapReduce与Spark
关于Spark分布式安装过程中Master端启动中遇到的问题(1)
昨天在安装配置完Sark分布式环境后(Hadoop版本2.6.0-cdh5.7.0,Spark版本1.6.0-cdh5.7.0),<em>使用</em>命令start-all启动时<em>发现</em>Master和Worker都未能启动,<em>使用</em>命令start-master启动时<em>发现</em>Master无法启动。查看out日志文件<em>发现</em>还是Hadoop的classpath指定问题,修改<em>spark</em>-env文件后,Master可以成功启动。但是ou...
spark task 任务状态管理
<em>spark</em> task 任务<em>状态</em>管理<em>spark</em> task 的任务<em>状态</em>经常进行更新,当任务完成后,这个任务是怎么取得结果的呢,看下面的代码流程def statusUpdate(tid: Long, state: TaskState, serializedData: ByteBuffer) { var failedExecutor: Option[String] = None // 进行<em>状态</em>的更新 了 s
Cloudera安装Spark集群断电后重启流程
一、前言笔者所在的集群经常面临临时断电的情况,由于是通过cloudera安装的<em>spark</em>集群,所以需要在通电<em>之后</em>进行一个集群的重启工作。重启工作对于一个安装过cloudera的运维人来说非常容易,但是对于想要专注于<em>spark</em>集群<em>使用</em>的人员来说较为困难。因此,笔者借鉴以往修复集群的经验来记录下Cloudera重启<em>之后</em>的一些主要流程步骤!二、主要流程步骤2.1 确保防火墙关闭     service ...
关于spark history server 无法显示完成的JOB的问题解决
该问题主要是由于访问HDFS的访问权限导致的,表现为配置的hdfs上的/user/<em>spark</em>/applicationHistory目录下面可以生成具体的application历史信息,但是history server ui上却无法<em>显示</em>,表示这个目录有写入权限没有读取权限,为什么有写入权限呢?因为我执行<em>spark</em>-submit的时候export HADOOP_USER_NAME=hdfs了,hdfs
安装了jdk后,原先jdk无法使用的情况
由于项目问题,原先开发环境的jdk版本是1.8,后来安装了jdk1..7.安<em>装完</em>成<em>之后</em>,系统为jdk1.7。想切回1.8,环境变量都没有问题。通过查找<em>发现</em>如下,成功。 具体操作和描述如下 1、原本安装了jdk1.7,环境变量也是配置的1.7相关路径,在cmd下输入【java -version】后,<em>显示</em> 1 2 3 4 5 6 7 8
spark主节点Master挂掉后,备用节点(standby)如何恢复集群状态
<em>spark</em>恢复,master节点恢复
HDFS添加 NFS Gateway 角色实例启动失败问题
测试环境 centos6.10 cdh版本为5.15 问题描述 往集群中的主机添加<em>角色</em>时,<em>发现</em>HDFS 存在警告信息,其余<em>角色</em><em>正常</em>。通过查看日志信息,<em>发现</em> NFS Gateway 这一块出错,具体异常如下: using as SECURE_USER using as SECURE_GROUP CONF_DIR=/run/cloudera-scm-agent/process/1436-hdfs-...
关于在Spark中的DataFrame,字段为Array类型,getas出错的问题
打开getas的源码,找到下面一段/** * Returns the value at position i of array type as a Scala Seq. * * @throws ClassCastException when data type does not match. */ def getSeq[T](i: Int): Seq[T] = getA...
Spark SQL和Hive使用场景?
作者:狗叔 链接:https://www.zhihu.com/question/36053025/answer/121404733 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 Hive是什么?一个建立在分布式存储系统(这里指HDFS)上的SQL引擎。 为什么要有Hive呢?因为有了Hadoop后,大家<em>发现</em>存储和计算都有了,但是用起来很困难。去厂商那里一看,清一色Ora
CDH版Spark1.6升级之后的问题
cdh5.14.2中自带的Spark版本是1.6,而mvn中央仓库中cdh版的Spark版本最高是1.6如果将cdh中的<em>spark</em>升级到2.x版本,那在idea中开发用原生的<em>spark</em>依赖,提交到集群中运行会不会报版本兼容问题?...
spark 与storm的对比及适用场景
学习大数据有一段时间了,学完<em>spark</em> 和strom 后,就希望这两个实时处理系统做个对比,以便于在以后的技术选型方面有很好的把握。 转载如下: http://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html 对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型
spark集群8080端口页面只显示master的情况
电脑配置是一台物理机作为master,一台物理机作为slave,在master启动运行后,<em>使用</em>jps命令分别查看两台机器的运行状况,master与slave均运行<em>正常</em>,但是进入master:8080的web控制端查看运行<em>状态</em>时候,<em>发现</em>只有master一个节点作为worker,没有<em>显示</em>slave的情况。排查后<em>发现</em>,是 /etc/hosts中出现问题,最初: 127.0.0.1       
TortoiseSVN安装后在VS内不显示SVN
这是因为你没有安装  VisualSVN哦,  VisualSVN是一个Visual Studio插件,集成Subversion和TortoiseSVN无缝地到Visual Studio 。 部署VisualSVN, 所有的开发人员将<em>使用</em>Subversion自信和有效地管理和保护您的组织的工作成果。 Subversion是新一代的版本控制工具,不仅可以管理程序源代码,
spark安装具体步骤
最近,在大波面试来袭的时候,我默默的在这钻研<em>spark</em>的安装,以前的linux的基础知识都忘得差不多了,所以安装起来比较麻烦,于是写下这篇安装博文,希望有用。
Hadoop、Spark 搭建过程遇到的问题(win10环境)
1、JAVA_HOME,在配置环境变量的时候,JDK安装时默认的program file 路径,有空格。这里在配置的地方,要将 C:\Program Files (x86)\Java  路径修改为 C:\Progra~1\Java 。否则hadoop启动会报错 (JAVA_HOME is set incorrect)。 2、Hadoop 配置自身的HADOOP_HOME。 下载hadoop-...
Hadoop、Storm和Spark主流分布式系统特点和应用场景
最初我们来到这个世界,是因为不得不来;最终我们离开这个世界,是因为不得不走。——《余华作品集》 1、概述  大数据现在是业内炙手可热的话题,随着技术的发展,如HDFS,大数据存储技术已经不在是难点,但是对大数据如何做好存储后的下一步处理将是未来竞争的焦点,目前比较受欢迎的Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具都是JVM上的语言写成的。      由于Google没有开源Goo
oracle安装完成后不能正确连接故障解决过程
今天在安装了oracle后不能用PLSQL和SQLPLUS进行连接折腾了半天,把过程写下来供大家参考: 首先查看是否创建了监听,如果没有创建监听,那就先用net manager 创建监听,然后查看D:\Oracle\product\10.1.0\Db_1\NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora是否存在,并检查其中的配置是否正确。 如果上述问题都ok的话,<em>使用</em>tnsping 命令查
安装spark(含scala)
安装<em>spark</em> 1.官网下载(prebuilt是预编译版本,下这个) 2.解压到/export/servers文件夹 3.配置环境变量 #set <em>spark</em> env export SPARK_HOME=/export/servers/<em>spark</em>-2.3.2-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 4.配置文件 <em>spark</em>...
Cloudera Manager实例角色状态更改
在Cloudera里删除实例<em>角色</em>的时候可能会提示:以下<em>角色</em>需在删除前停止运行。但是程序可能已经僵死掉。一直处于非停止<em>状态</em>。遇到这种情况,可以通过修改数据库<em>状态</em>的方式解决。 找到cloudera<em>使用</em>的数据库,通常可以在cloudera-scm-server的安装目录下找到。如: /opt/cloudera-manager/cm-5.10.0/etc/c...
大数据处理为何选择Spark,而不是Hadoop
一.基础知识 1.Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面,Spark扩展了广泛<em>使用</em>的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。 Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。 Spark的各个组件 2.Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布
Spark节点失效恢复
转载来自:忘了,后来自己修修改改,也就没留意,从哪转的了,抱歉了。一:配置Spark的HA集群:10.162.0.101 主master 10.162.2.21 备master 10.162.2.39 Worker 10.162.2.109 Worker 10.162.2.122 Worker  1.1、每个结点添加如下配置首先配置<em>spark</em>-en...
spark的核心思路、适用场景是什么?
1.Spark的核心思路是什么? 2.Spark的<em>适用</em>场景是什么? 首先,MapReduce-like是说架构上和多数分布式计算框架类似,Spark有分配任务的主节点(Driver)和执行计算的工作节点(Worker) 其次,Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期,可以在一个Job过程中长驻内存执行Task,减少额
Spark优化之二:集群上运行jar程序,状态一直Accepted且不停止不报错
http://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/6195297.html
spark之共享数据(累加器)
累加器顾名思义,累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量,因此它能够高效的应用于并行操作中。它们能够用来实现counters和sums。Spark原生支持数值<em>类型</em>的累加器,开发者可以自己添加支持的<em>类型</em>,在2.0.0之前的版本中,通过继承AccumulatorParam来实现,而2.0.0<em>之后</em>的版本需要继承AccumulatorV2来实现自定义<em>类型</em>的累加器。如果创建了一个具名的累加器,它可以...
Spark---算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量
默认情况下,经过了这种filter<em>之后</em>,RDD中的每个partition的数据量,可能都不太一样了。(原本每个partition的数据量可能是差不多的) 问题: 1、每个partition数据量变少了,但是在后面进行处理的时候,还是要跟partition数量一样数量的task,来进行处理;有点浪费task计算资源。 2、每个partition的数据量不一样,会导致后面的每个tas
Spark的安装和测试
部署是环境为3台服务器 ,里面安装了相关的hadoop集群,安装的<em>spark</em>1.6.3 总共分为如下安装方式 1,单机模式测试安装 2,Standalone集群模式 3,Standalone集群HA模式 4,Yarn集群模式   一,单机模式测试安装 1,解压安装包 [root@hadoop01 bigdata]# pwd /home/tools/bigdata [root@h...
spark streaming三种应用场景
Spark Streaming共有三种运用场景,分为:无<em>状态</em>操作、<em>状态</em>操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。 1、无<em>状态</em>操作          只关注当前新生成的小批次数据,所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。          一个批次的数据,我们将这个批次的时间假设得长一些,比如说一天。这样的话,一个批次就是在一天时间内生成的数据,可以理解为
Spark踩坑之旅
1、Spark standalone 模式集群,<em>使用</em>zk作为服务<em>状态</em>一致性协调器,当zk leader宕机,<em>spark</em> master也跟着挂掉 问题描述: zk leader宕机<em>之后</em>,<em>spark</em> master节点也出现宕机情况,<em>spark</em> standby master转换为master,若在宕机的master节点恢复健康之前zk leader又出现宕机,那么<em>spark</em>集群挂掉
使用Spark cache来保障正确的一个例子
我们通常以为Spark cache就是一个用来优化<em>spark</em>程序性能的。本文举的例子会告诉你,cache的作用有时候可能比提高性能更重要。(原文标题:Using Spark’s cache for correctness, not just performance) 在学习Apache Spark的时候,我们被告知RDD是不可变的。但是,我这里要将到一个和这点冲突的一个小程序。这个Scala程序...
Spark Streaming之窗口函数和状态转换函数
流处理主要有3种应用场景:无<em>状态</em>操作、window操作、<em>状态</em>操作。
Spark简介:适用场景、核心概念、创建RDD、支持语言等介绍
问题导读: 1.大数据有哪四大特征? 2.Spark和Hadoop有什么不同呢? 3.Spark的<em>适用</em>哪些场景? 4.RDD的生成有哪两种创建方式? 5.Spark支持哪些语言开发? 大数据平台软件需要同时支持海量数据存储和高速分析能力。 大数据的四大特征——海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据
一次spark作业执行后进程无法关闭的原因及解决方案
最近运维的同学频频反映,<em>spark</em>集群作业模式,每次执行完成<em>spark</em>的进程端口都已经关闭了,但是通过命令执行<em>spark</em>作业的进程和端口却无法自动关闭,严重影响其他业务组的作业运行,但是无法关闭的情况不是经常出现,出现频率也不规范,但是执行任务<em>正常</em>,数据清洗加工<em>正常</em>,存储<em>正常</em>,查看日志<em>发现</em>是在作业执行完成会执行<em>spark</em>session.stop方法,是这个方法堵塞了进程的<em>正常</em>关闭,但是原因从日志上...
查看spark进程运行状态以及安装spark
6、移动命令 #hadoop dfs –mv /user/test.txt /user/test/ 7、拷贝命令 #hadoop dfs –copytolocal /user/test.txt /opt/ 查看<em>spark</em>上面的运行情况; http://192.168.31.10:8080/# wc -l judgedoc_litigant.txt 查看文件有多少行; hto...
哪些领域可以用到Spark?
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,现已形成一个高速发展应用广泛的生态系统,主要应用场景如下: 1. Spark是基于内存的迭代计算框架,<em>适用</em>于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小; 2. 由于RDD的特性,Spark不适...
Spark学习笔记8-在eclipse里用Java编写spark程序
0.前言这次的学习内容是,在eclipse里用java编写<em>spark</em>程序。相关jar包用maven来管理。程序实现笔记7一样的内容,做一个README.md文件的单词计数,并打印出来。1.安装eclipse1.1下载eclipse下载地址如下: http://www.eclipse.org/downloads/ 我的是64位的mac,所以下载j2e,64位的。 1.2运行直接运行就行。2.创建
解决为什么提交spark job 在web上没有进度
在提交jar包上 执行<em>spark</em>-submit 后 在本地执行成功 但是在8088页面上无记录 解决办法:在程序上 去掉程序中的setMaster("local") 这条语句并不是在集群中提交job Fei joe 点击打开链接 val conf = new SparkConf().setAppName("Map").setMaster("local")
spark集群启动后WorkerUI界面看不到Workers解决
最近在搭<em>spark</em>集群的时候,成功启动集群,但是访问master的WorkerUI界面却看不到子节点,也就是worker id那里为空的,如图: 解决这个问题,关键是改<em>spark</em>的conf下面的<em>spark</em>-env.sh文件: 注意点就是,下面的masterid必须是ip,之前填master,能启动,但是界面看不到worker。 master配置: export JAVA_HOME=/o...
Spark总结(三)——RDD的Action操作
1、foreach操作:对RDD中的每个元素执行f函数操作,返回Unit。def funOps1(): Unit = { var rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 5, 6)) rdd1.foreach(println _) }源码: 2、saveAsTextFile操作:将数据输出到hdfs上,将RDD中的每个元素映射转变为(Null, e.toSt
Spark RDD Cache算子的作用
我们经常会对RDD执行一系列Transformation算子操作,逻辑上每经历一次变换,就会将RDD转换为一个新的RDD,RDD会被划分成很多的分区分布到集群的多个节点中。分区是逻辑概念,变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储。这是Spark内部做的优化,以防止函数式式树行局不可变行(immutable)导致的内存需求无限扩张。有些RDD是计算的中间结果,其分区并不一定有想对应的内存或磁盘
SparkStreaming中的转化操作之--有状态操作主要是2种类型
  有<em>状态</em>转化操作需要在你的StreamingContext中打开检查点机制来确定容错性,只需要传递一个目录作为参数给ssc.checkpoint()即可 1、滑动窗口:  上面的窗口时间是3,滑动时间是2;表示每隔2个批次就对前3个批次的数据进行一次计算例子:Val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(2)) --&amp;gt; Batch是Seconds(2)...
Spark UI无法查看到slave节点
背景信息: Spark两个节点,主机名分别为master和slave,$SPARK_HOMR/conf/slaves配置了两条记录:两行分别为master和slave。 先<em>使用</em>./sbin/start-master.sh命令启动master节点,然后<em>使用</em>./sbin/start-slaves.sh命令启动slaves。 错误描述: 在Spark UI查看slave节点信息,
SVN安装后文件图标不显示问题解决
图标不出现的情况分两种,一种是<em>正常</em>安装后
Spark cache的用法及其误区分析
Spark cache的用法及其误区:一、Cache的用法注意点:(1)cache<em>之后</em>一定不能立即有其它算子,不能直接去接算子。因为在实际工作的时候,cache后有算子的话,它每次都会重新触发这个计算过程。(2)cache不是一个action,运行它的时候没有执行一个作业。(3)cache缓存如何让它失效:unpersist,它是立即执行的。persist是lazy级别的(没有计算),unpers...
hadoop2.5环境下编译spark并部署
1、环境介绍 操作系统:linux jdk:1.7.0_67 <em>spark</em>版本:1.6.0 hadoop版本:2.5.0或者cdh2.5.0 maven版本:3.5.4 scala版本:2.11.12、编译准备1)由于编译apache的<em>spark</em>,首先在maven的setting文件中增加阿里的源, &amp;lt;mirror&amp;gt; &amp;lt;id&amp;g...
Storm与Spark、Hadoop三种框架对比
一、Storm与Spark、Hadoop三种框架对比Storm与Spark、Hadoop这三种框架,各有各的优点,每个框架都有自己的最佳应用场景。所以,在不同的应用场景下,应该选择不同的框架。1.Storm是最佳的流式计算框架,Storm由Java和Clojure写成,Storm的优点是全内存计算,所以它的定位是分布式实时计算系统,按照Storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Had...
Pycharm开发spark程序
Pycharm开发<em>spark</em>程序<em>使用</em>pycharm连接<em>spark</em>开发python程序。Pycharm本地开发<em>spark</em>程序1.安装Java安装Java8 64bit,安装目录是 C:\Java 配置环境变量JAVA_HOME : C:\Java\jdk8\bin CLASSPATH : .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; (注意开
Spark-Streaming状态管理应用优化之路
通常来说,<em>使用</em>Spark-Streaming做无<em>状态</em>的流式计算是很方便的,每个batch时间间隔内仅需要计算当前时间间隔的数据即可,不需要关注之前的<em>状态</em>。但是很多时候,我们需要对一些数据做跨周期的统计,例如我们需要统计一个小时内每个用户的行为,我们定义的计算间隔(batch-duration)肯定会比一个小时小,一般是数十秒到几分钟左右,每个batch的计算都要更新最近一小时的用户行为,所以需要在...
为什么使用Spark?
Apache Spark是一个集群计算引擎,它抽象了底层分布式存储和集群管理,,使它可以插入plugin大量的专门的存储和集群管理工具。Spark支持HDFS, Cassandra, local storage, S3, 甚至传统的关系数据库作为存储层,也可以和集群管理工具YARN, Mesos一起工作,相对集群模式它还有单机模型,Spark已经打破了由Hadoop创造的排序记录,本文介绍Spar...
Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍
什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark的高度抽象原语如:map、re
spark 算子调优之使用foreachPartition优化写数据库的性能
<em>使用</em>默认的foreache的性能缺陷是哪里? 首先,对于每条数据,都要单独去调用一次function,task为每个数据,都要去执行一次function函数。   如果100万条数据(一个partition),调用100万次,性能比较差   另外一个非常非常重要的一点   如果每个数据,你都要去创建一个数据库连接,那么你就得建立100万次数据库连接,但是要注意的是,数据库连接的创建和...
jenkins安装插件后,页面找不到效果
这个问题经常会遇到,采取的做法是删除 plugin 目录下安装的插件,一般包括一个以插件名命名的 jpi 文件和文件夹。全部删除后,到项目目录,运行 mvn clean,清空打包过程中残留的文件,再重新打包安装(mvn package和将.hpi文件拷贝到jenkins的plugin目录下)。这个时候就能在 Jenkins 上找到你的插件了。
简易nagios安装出现的问题及解决方法
安装时候所遇到的问题: A 安装PHP的时候报错xml2-config未找到 安装PHP的时候报错:未找到包libxml2 解决方法:安装libxml2包即可,libxml2是php的依赖包,从而需要安装。 安<em>装完</em>成<em>之后</em>进行重新编译即可。 B 所有安<em>装完</em>成<em>之后</em>,进入nagios首页,出错 在安<em>装完</em>所有的需要安装的东西<em>之后</em>,进入nagios首页,无法进入,直接下载
下载Spark并在单机模式下运行它
声明: 以下是在Windows 10 64位系统下面进行的操作。 <em>使用</em>的语言以及版本是Python 2.7。 JDK版本是 JDK1.8。下载SparkSpark的下载地址为:https://archive.apache.org/dist/<em>spark</em>/ 在这个里面可以选择你自己想要的版本。 我下载的是<em>spark</em>-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 注:在Spark1.4起增加
sparkstreaming之使用Spark Streaming完成有状态统计
package com.yys.<em>spark</em>.projectimport org.apache.<em>spark</em>.SparkConfimport org.apache.<em>spark</em>.streaming.{Seconds, StreamingContext}/**  * <em>使用</em>Spark Streaming完成有<em>状态</em>统计  */object StatefulWordCount {  def main(args:...
Spark性能优化研究--cache的用法
Spark性能优化研究–cache的用法 背景 最近在用<em>spark</em>训练模型,数据量达到了50亿量级,遇到了很多性能问题,特此进行了试验总结。我们<em>使用</em>cache或者persist内存持久化的目的,是为了在以后的数据计算中减少数据读取的时间,当要处理的数据量过大时,比如50亿级,常常会遇到内存不够,或者cache所需时间过长的问题。cache会破坏<em>spark</em>在做DAG优化执行计划的时候的数据本...
Spark Streaming 流计算状态管理
    <em>spark</em>流计算的数据是以窗口的形式,源源不断的流过来的。如果每个窗口之间的数据都有联系的话,那么就需要对前一个窗口的数据做<em>状态</em>管理。<em>spark</em>有提供了两种模型来达到这样的功能,一个是updateStateByKey,另一个是mapWithState ,后者属于Spark1.6<em>之后</em>的版本特性,性能是前者的数十倍。    updateStateByKey    通过源码查看<em>发现</em>,这个模型的核...
HDFS NFS Gateway安装配置详解
-by liuweibj 1.概述 HDFS NFS Gateway能够把HDFS挂载到客户机上作为本地文件系统来管理,支持NFSv3。当前版本的NFS Gateway有如下可用特性。 l  用户在支持NFSv3的操作系统上可以通过本地文件系统浏览HDFS。 l  <em>使用</em>NFS Gateway 用户能够直接下载和上传HDFS文件到本地文件系统中。 l  用户可以通过挂载点直接传输数据流至H
eclipse安装完PyDev后不显示
问题描述:eclipse安<em>装完</em>PyDev后,Window->Preference下面不<em>显示</em>,且安装过程中出现如下提示:                                                 问题分析:版本不适配问题,我的eclipse版本是4.5(Mars),而这里安装的PyDev是5.1.2,eclipse相对来                    说过新了
spark安装运行在webUI界面不显示worker
./<em>spark</em>/conf/<em>spark</em>-env.sh 文件中需要显式地设置一些环境变量,不用系统默认值。亲测,ubuntu16.04系统,<em>spark</em>-env.sh中手动配置export JAVA_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/jdk1.8export SCALA_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/scalaexport HADOOP_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/hadoopexport HADOOP_CON...
spark节点安装numpy(在线方式,最简洁方式)
在<em>使用</em>py<em>spark</em>时,MLlib依赖numpy,如下给出安装numpy的步骤: 安装pip wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python2环境: python get-pip.py python3环境: python3 get-pip.py 安装numpy python -m pip install numpy <em>之后</em>,启动py<em>spark</em>...
Spark Streaming状态管理函数(三)—MapWithState的使用(scala版)
MapWithState   关于mapWithState   注意事项   示例代码   运行   结论   关于mapWithState   需要自己写一个匿名函数func来实现自己想要的功能。如果有初始化的值得需要,可以<em>使用</em>initialState(RDD)来初始化key的值。 另外,还可以指定timeout函数,该函数的作用是,如果一个key超过timeout设定的时间没有更新...
Hadoop、Storm、Spark这三个大数据平台有啥区别,各有啥应用场景?
Storm与Spark、Hadoop这三种框架,各有各的优点,每个框架都有自己的最佳应用场景。 所以,在不同的应用场景下,应该选择不同的框架。 Storm是最佳的流式计算框架,Storm由Java和Clojure写成,Storm的优点是全内存计算,所以它的定位是分布式实时计算系统,按照Storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。 Storm的<em>适用</em>
spark 如何防止内存溢出
driver端的内存溢出 可以增大driver的内存参数:<em>spark</em>.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中,SparkContext,DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行,如果用户自己写的程序有过多的步骤,切分出过多的Stage,这...
3个案例教你用Spark解决Map Reduce问题!
Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。     Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时<em>spark</em>也让传统的mapreducejob开发变得更加简单快捷。之前我们大圣众包小
spark源码系列之累加器实现机制及自定义累加器
一,基本概念累加器是Spark的一种变量,顾名思义该变量只能增加。有以下特点:1,累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果,Task只能累加。2,累加...
CDH集群服务器主机节点与角色分配相关思考
默认首先安装的是:zookeeper -- 因为hadoop的ha高可用性需要用到zookeeper(zkfailovercontroller 与hdfs 的先后顺序影响不到) yarn的resource manager等资源管理用到  hbase的region reserver入口管理 响应客户端请求需要用到  kafka的topic等元数据保存用到了z...
spark streaming应用提交到yarn上一直处于ACCEPTED状态,也未报错
原因已经找到,这里做个记录,防止下次再犯类似的错误。实际上是因为代码中将运行模式设置为本地模式,在提交到yarn上后driver端的代码<em>正常</em>运行,并且也<em>正常</em>运行了很多批次。但由于是本地模式,所以driver不会向resourcemanager申请资源,所以也就不会向rm注册自己,这也就解释了为什么在yarn记录的应用的日志中提示应用未向rm注册。...
spark on yarn cluster模式提交作业,一直处于ACCEPTED状态,改了Client模式后就正常
1. 提交<em>spark</em>作业到yarn,采用client模式的时候作业可以运行,但是采用cluster模式的时候作业会一直初一accept<em>状态</em>。 背景:这个测试环境的资源比较小,提交作业后一直处于accept<em>状态</em>,所以把作业的配置也设置的小。 submit 语句: <em>spark</em>-submit \ <em>spark</em>-submit \ --class a.kafka_streaming.KafkaConsu...
Spark+hbase环境搭建
一、环境 Spark: 2.1.0 Hadoop: 2.6.0 Hbase: 1.2.6 开发环境:Android Studio   二、hbase简介 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File Syste
Spark:相关错误总结
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52916307<em>spark</em> FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '~/ENV/<em>spark</em>/./bin/<em>spark</em>-submit'居然是因为这个引发的错误:SPARK_HOME = ~/ENV/<em>spark</em>应该改成SPARK_HOME
Spark入门之八:Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍
什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark的高度抽象原语如:map、re
spark伪分布式搭建及spark页面8080端口访问出错的问题
伪分布式搭建其实很简单(<em>spark</em>集群搭建都很简单)1、首先到官网下载<em>spark</em>压缩包2、下载 命令行中<em>使用</em>:wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/<em>spark</em>/<em>spark</em>-2.2.1/<em>spark</em>-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 3、解压 tar -zxvf <em>spark</em>-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 4、修改配置文件
Spark在任何情况下均比MapReduce高效吗?
答案是否定的。
Spark 好友推荐解决方案
目标:如果用户A与用户C同时都跟B是好友,但用户A与用户C又不是好友,则向用户A推荐C,向用户C推荐A,同时说明A与C的共同好友有哪些 例如: 有如下的好友关系: 1 2,3,4,5,6,7,8 2 1,3,4,5,7 3 1,2 4 1,2,6 5 1,2 6 1,4 7 1,2 8 1 其中每一行空格前的元素为用户ID,空格后的元素为用户的好友ID列表
spark streaming 定时状态清除
最近遇到一个问题:用<em>spark</em>streaming的updateStateBykey算子保存当天<em>状态</em>,要求零点清除<em>状态</em>,为了解决这个问题想到了三个思路:1  零点重启程序,重启<em>之后</em><em>spark</em>内存中的数据会被清除#!/bin/bashNum=`ps aux|grep SparkSubmit|grep xxxxxx|wc -l`if [ $Num -eq 1 ];then   PID=`ps aux|g...
cdh5.7下载地址以及spark和scala下载地址
cdh5.7版本下载链接 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/+自己想要下载的东西的名称 eg: hbase http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.7.0.tar.gz eg: hadoop http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/...
spark算子实战(二)
在<em>spark</em>算子实战中介绍了Value型Transformation算子,这里将继续介绍Key-Value型Transformation算子,Actions算子将在<em>spark</em>算子实战(三)中介绍。Key-Value型的Transformation算子 算子 说明 mapValues 针对[K,V]型的V值进行map操作。 combineByKey <em>使用</em>用户设置好的聚合函数对每个
Spark SQL复杂类型map
df.select(map(col(&quot;Description&quot;),col(&quot;InvoiceNo&quot;)).as(&quot;complex_map&quot;)) .selectExpr(&quot;complex_map['WHITE METAL LANTERN']&quot;).show(2) df.select(map(col(&quot;Description&quot;),col(&quot;InvoiceNo&quot
失败的sparkSql使用问题记录
问题1、为什么很大的表,最里层的map只用1094个task呢?导致一直gc,   最后失败。 问题2,用row获取数据的时候,在sql中聚合的结果到底是integer还是long呢,总报数据<em>类型</em>转换错误,全改成Integer不对,全改成long也不对(这是在第一个问题换成极小的数据后<em>发现</em>的问题。。。df,schema看一下schema可以解决,但是第一个解决不了我就懒得看了。。
Spark的高可用机制HA
1.安装zookeeper集群,修改配置文件,<em>之后</em>启动zookeeper的服务。 <em>之后</em><em>使用</em>命令zkServer.sh start分别启动你的每台机器上面的zk服务。可以<em>使用</em>命令zkServer.sh status查看<em>状态</em>。 2.已经安装好<em>spark</em>集群。在配置文件中修改一些配置,将master的信息注册在你的zookeeper的集群上。 具体的命令是: export SPA
自动化监控spark进程并重启
自动化监控<em>spark</em>进程并重启,实际生产中可能会出现服务进程挂掉的异常,自动监控与重启是非常重要。
利用spark进行层次社团发现(louvain算法测试)
社团是复杂网络科学中一种重要的拓扑结构,也是物以类聚,人以群分自然现象在网络中的一种反映。因此对复杂网络进行社团<em>发现</em>是SNA(社会网络分析)中重要的内容之一。 现在的社团<em>发现</em>算法层出不穷,有非常多非常优秀有社团<em>发现</em>算法。其中louvain的快速社团<em>发现</em>算法是一种高效的层次社团<em>发现</em>算法。按照其主页上的原理英文就是: “First, it looks for "small" communi
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...
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cocos2d-x2.0 射击游戏实现 飞机类 子弹类 背景移动 用户触摸 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sdhjob/4850443?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sdhjob/4850443?utm_source=bbsseo[/url]
WAP HTML5 商城模板下载
做微商城的媛媛们,可以考虑这套模版,很适合wap站和微信app的开发。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fly0804/7196615?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fly0804/7196615?utm_source=bbsseo[/url]
M16C62P-UCOSII下载
他是瑞萨单片机的实例程序,描述了操作系统在此单片机上的移植。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/majunxian2008/2271300?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/majunxian2008/2271300?utm_source=bbsseo[/url]
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