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下:Java gateway process exited before sending the driver its port number等问题
如题,贴出问题:      raise Exception(&quot;Java <em>gateway</em> process exited before sending the driver its port number&quot;) Exception: Java <em>gateway</em> process exited before sending the driver its port number 那么大家各种搜索,但是问题不...
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
让cloudera manager装的spark支持hql
如何编译<em>spark</em>源码 的assembly来支持hive前面的文章已经介绍过,如果你是用cm装的搭建的集群: 第一步:在cm 中的<em>spark</em> service里指定<em>gateway</em>为你要<em>使用</em><em>spark</em>命令行的节点。 第二步:将assembly jar上传到hdfs 第三步:在<em>spark</em>的服务范围中修改以下配置为你在hdfs上的assembly jar 第四步:<em>spark</em>
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
CDH Gateway docker实战
将CDH <em>gateway</em> 安装到docker里面。
HDFS NFS Gateway
HDFS NFS Gateway Overview NFS Gateway支持NFSv3,允许HDFS作为客户端本地文件系统的一部分挂载在本地文件系统。目前,NFS Gateway支持和启用了下面的<em>使用</em>模式: 1.      用户可以在基于NFSv3客户端兼容的操作系统上的本地文件系统上浏览HDFS文件系统。 2.      用户可以从挂载到本地文件系统的HDFS文件系统上下载文件。 3
[CDH安装]--关于Spark版本的支持
原文:https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_requirements.htmlSpark 2要求以下部分介绍了Apache Spark 2的Cloudera Distribution的软件需求。继续阅读:·        CDH版本·        Cloudera Manager版本·        ...
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...
executor的状态
<em>spark</em> executor一共有6种<em>状态</em>: launchingrunningkilledfailedlostexited 一个executor如果处于下列四种<em>状态</em>之一,则executor结束: killedfailedlostexited package org.apache.<em>spark</em>.deploy private[deploy] object Exe
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
NFS Gateway Error
Cloudera NFS Gateway Error : Cannot connect to port 111. 解决办法出现这种问题的原因可能是 rpcbind 停止了服务;解决办法:systemctl status rpcbind.service # Check status of rpcbindsystemctl start rpcbind.service # Start rpcbindsy
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-...
Spark服务启动的一些总结
1、我理解常用的Spark部署方式有三种 1)、本地服务,就是所谓的local,在IDE上本地跑程序,用于调试 2)、Standalone,<em>使用</em>自己的master/worker进行服务的调度。 脱离yarn的资源管理 3)、Spark on yarn。 <em>使用</em>yarn来进行资源的调度 2、在<em>spark</em>-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ,这样就可以<em>使用</em>
spark 2.X 疑难问题汇总
https://blog.csdn.net/xwc35047/article/details/53933265 当前<em>spark</em>任务都是运行在yarn上,所以不用启动长进程worker,也没有master的HA问题,所以主要的问题在任务执行层面。 作业故障分类 故障主要分为版本,内存和权限三方面。  - 各种版本不一致  - 各种内存溢出  - 其他问题 版本不一致 1)java版本不一致...
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
Spark源码阅读笔记:Spark集群中各个角色介绍
在阅读代码之前,需要先介绍一下Spark集群,主要参考了官网上的描述、源码以及源码注释,而关于Spark的其他一些概念,《RDD:基于内存的集群计算容错抽象》这篇论文已经讲得足够牛叉了,而且很权威,我就不扯淡了。         先
CDM中添加Hive服务时Gateway是什么?
参考这里http://grokbase.com/t/cloudera/scm-users/12aayq5cyh/what-is-<em>gateway</em>-in-cloudera-manager 实际上Gateway就是一个hive客户端节点,会将hadoop/hbase/mapreduce之类的配置文件推送到客户端节点中。  我们可以在配置的客户端节点提交hive程序脚本运行。...
Spark运行状态的监控
强力推荐,相见恨晚的文档,建议先看 关于Spark监控,推荐一个讲的非常好的PPT:monitoring-<em>spark</em>-applications,简练、全面的讲解了Spark监控的必要性、方法、缺点及改进方法。 下面是我自己的一些总结 本文内容主要来自Spark Monitoring官方文档和Cloudera文档,和一些自己的思考。 Spark UI监控,有三个维度 对Spark运行时...
如何使用yarn界面查看spark job运行的情况
如下图所示,是一个<em>spark</em>任务的第一个Job,job0的运行情况。 job1的运行情况如下: 可以看到job0,job1的input不一样,shuffle read,shuffle write的大小也不一样,但是每个job的shuffle read是和shuffle write的大小是一样。 现在我们探讨一下job中的Input、 Output 、 shuffl
如何在CDH中启用Spark Thrift
1.文档编写目的 CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift,因为<em>spark</em>-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包,导致CDH用户没法<em>使用</em>JDBC的方式连接Spark并<em>使用</em>Spark SQL。Apache Spark 1.6<em>之后</em><em>spark</em>-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了,而恰好 CDH5.13 的
Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务及Hive基础
CDH Hadoop系列目录:Hadoop实战(3)_虚拟机搭建CDH的全分布模式Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和资源分配Hadoop实战(5)_Hadoop的运维经验Hive体系结构Hive有2个服务端守护进程:Hiveserver2:支撑JDBC访问,Thrift服务。MetaStore Server:支撑访问元数据库的服务。Hive内核结构Complier:编译器,编译hql语
spark 网关gateway.jar
<em>spark</em> im 网关 <em>gateway</em>.jar
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...
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-...
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。
CDH5.11 离线安装或者升级spark2.x详细步骤
简介: 在我的CDH5.11集群中,默认安装的<em>spark</em>是1.6版本,这里需要将其升级为<em>spark</em>2.x版本。经查阅官方文档,<em>发现</em><em>spark</em>1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认的1.6版本,可以直接安装2.x版本,它们各自用的端口也是不一样的。我尝试了安装<em>spark</em>2.0版本和<em>spark</em>2.1版本,均告成功。这里做一下安装<em>spark</em>2.1版本的步骤记录。 首先贴出一
安装CDH版本的hive及出现问题的解决办法
一、安装mysql 1.<em>使用</em>yum源安装mysql yum -y install mysql mysql-server 2.修改配置信息 vi /etc/my.cnf,添加 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] character-set-server=utf8 lower_case_table_names=1 3.启动mysql service...
CDH5-角色分配和最终安装
<em>角色</em>分配: 第一阶段<em>角色</em>: hadoop001: mysql cm-server cm-agent hadoop002: cm-agent hadoop003: cm-agent cm(5个服务):hadoop001  第二阶段<em>角色</em>: hdfs 、yarn 、zk hadoop001: NN     DN    RM NM     ZK hadoop002: SNN
Cloudera Management添加spark2服务
用Cloudera Management管理集群时, 有时候在我们已经搭建了cdh版的集群, 又要用到<em>spark</em>2服务,在yarn上跑实时任务,而cdh集群中cdh中不包含<em>spark</em>2服务,因此需要另外下载。 目录   一、下载<em>spark</em>2的parcel包 二、上传至服务器 三、添加<em>spark</em>服务 一、下载<em>spark</em>2的parcel包 1、去这里http://archive.cl...
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
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使用repartition没有效果
在<em>使用</em>repartition()时出现下述问题: print(rdd.getNumPartitions()) rdd.repartition(100) print(rdd.getNumPartitions()) 两次打印的结果相同 产生上述问题的原因有两个: 首先 repartition()是惰性求值操作,需要执行一个action操作才可以使其执行。 其次,repartition()操作会...
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
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
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...
Spark学习之3:SparkSubmit启动应用程序主类过程
本文主要讲述在standalone模式下,从bin/<em>spark</em>-submit脚本到SparkSubmit类启动应用程序主类的过程。 1 调用流程图 2 启动脚本 2.1 bin/<em>spark</em>-submit # For client mode, the driver will be launched in the same JVM that launches
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
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
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
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...
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
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
CDH5.9 离线安装或者升级spark2.x详细步骤
官方安装说明地址:https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_installing.htmlStep1安装<em>spark</em>需要两个文件,一个是csd文件,一个是parcel文件。我安装的是2.1 Release2版本,后面两列分别是这个两个文件的地址。进入parcel的链接地址,如下图:我的系统是centos6,所...
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
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
关于ETL那些事情
ETL这个概念也很久了,但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今,其实整个大数据领域都处于做数据仓库,然后简单生成报表这个层面,ETL(ETL - Extract, Transform, Load),这个概念就必不可少了。由于,经常有人在群里问浪尖:什么是ETL?ETL做了什么事情?也经常有招聘信息里面包含ETL,那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。数据仓库中的ETL概述企
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
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
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,
2.0-Spark完全分布式集群安装
本次安装是之前的Hadoop完全分布式集群的基础之上进行,相关软件版本如下: Linux系统:CentOS release 6.5 final x86-64 Jdk:jdk1.8.0_141 hadoop: Yarn的hadoop2.6 scala:scala-2.10.6 <em>spark</em>:<em>spark</em>-1.6.0-bin-hadoop2.6 此处省略jdk和hadoop的安装。 具体过程可
谈谈Spark GraphX吧!
一.浅谈Spark GraphX 1.首先,介绍下构成图的两大结构体。 1)一个是节点RDD,其结构体如下: VertexRDD[VertexProperty]=RDD[(VertexId,VertexProperty)] 2)一个是边RDD,其结构体如下: EdgeRDD[EdgeProperty]=RDD[Edge[EdgeProperty]]),附加一个既含有节
wampserver图标不显示正确颜色
在安<em>装完</em>wampserver,双击启动后,<em>发现</em>小图标<em>显示</em>是红色。这时在系统服务中关闭mysql服务后重启wampserver; 如果<em>发现</em>重启后wampserver<em>显示</em>黄色,需要在系统服务中关闭apache;再重启wampserver,此时小图标变为绿色;over! 打开服务快捷方式win+R输入:services.msc ====>enter
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:udf函数处理null值
我们有个DataFrame对象df: df.show df.printSchema +----+----+ | str| dou| +----+----+ |null| 1.0| | a |null| +----+----+ root |-- str: string (nullable = true) |-- dou: double (nullable = true) 看以下代码: v...
使用SPARK 对支付系统进行并发交易笔数统计
<em>使用</em>SPARK 对支付系统进行并发交易笔数统计   1、<em>spark</em>读入文件 2、<em>spark</em> 分割 拼接获取时间字段 3、<em>spark</em> reducebykey按分钟统计交易次数 4、sortbykey排序 5、重新map拆分key,组装字符串年、月、日、时、分、次数 6、保存为文件 7、可视化<em>显示</em>
重装显卡驱动后系统没有显示器的正确分辩率的解决方案
上周末在公司重装了系统,在
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 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...
Spark疑问1之如何查看sparkContext没有关闭的sc
Spark疑问1之如何查看<em>spark</em>Context没有关闭的 在跑完<em>spark</em>程序后有时会忘记执行sc.stop hadoop@Master:~/cloud/testByXubo/<em>spark</em>/hs38DH/package$ ./cluster.sh fq0.count:105887
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。 reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.<em>spark</em>.sql.SQLContext import org.apache.spar...
【Spark的那些事儿】论RDD算子的重要性
虽然RDD结构是<em>spark</em>设计思想最重要的组成,但是没有辅助的功能只有结构并不能独立<em>使用</em>。真正使RDD完成计算优化的,就是今天我们要讲到的<em>spark</em> RDD的另一个重要组成部分RDD算子。
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学习-hadoop安装与启动
安装前准备 1.首先准备三台服务器.一台master,两台slave. 172.18.101.157 <em>spark</em>-master 172.18.101.162 <em>spark</em>-slave1 172.18.132.162 <em>spark</em>-slave2 2.设置免密登录 1. 生成私钥和公钥 [root@<em>spark</em>-master data]# ssh-keygen -t rsa 一直...
HIve On Spark 安装, Mysql配置,执行引擎设置
配置文件下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxFgMB 密码:3jvj 数据库设置参考:http://www.cnblogs.com/easyzikai/archive/2012/06/17/2552357.html
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:...
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
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...
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
svn 安装后文件不显示检出状态(卸载重装)
svn 安装后文件不<em>显示</em>检出<em>状态</em>:(卸载重装)
安装spark,基于hadoop的
安装Scala 安装<em>spark</em>之前先安装scala,scala下载地址 下载最新的版本就行,我的是scala-2.11.8.tgz在home中创建scala文件夹 mkdir scala(根据自己的需求创建)我的文件路径   # /home/scala把压缩包上传到创建的scala文件夹中,解压 tar -xvf scala-2.11.8.tgz编译 vim ~/.bashrc  增加SCA
Spark性能调优----算子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task处理每个partiti...
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
MySQL安装之后没有MySQL数据库的原因
mysql安<em>装完</em><em>之后</em>,登陆后<em>发现</em>只有两个数据库:mysql> show databases; +--------------------+ | Database           | +--------------------+ | information_schema | | test               | +--------------------+ ,mysql
如何使用PyCharm编写Spark程序(pyspark)
import os import sys# Path for <em>spark</em> source folder os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/dustinchen/Documents/APP/<em>spark</em>-1.6.1-bin-hadoop2.6"# You might need to enter your local IP # os.environ['SPARK_LOCA
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
spark (1)初学者对于spark的几个疑问
1.同步更于http://aperise.iteye.com/ 2.<em>spark</em>对于初学者的几个疑问 Hadoop是啥?<em>spark</em>是啥? <em>spark</em>能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算、离线计算)? 学习Hadoop和<em>spark</em>,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料?
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 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
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 on Yarn遇到的几个问题及解决思路
Spark on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现。
spark任务进度实时更新与聚合
新博客地址spreespree从<em>spark</em> web ui中获取正在运行的任务<em>状态</em>,从history server中获取已经运行结束的<em>状态</em>信息并将这些数据写入MongoDB,可以实现动态任务更新。因为把运行日志进行了聚合,可以再也不用ssh端口转发了TAT,直接把该页面配置个代理就OK了。spree安装部署环境已安装git,npm安装Spreegit clone --recursive https:/
SparkSql 函数的使用
import org.apache.<em>spark</em>.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.<em>spark</em>.sql.SQLContext import org.apache.<em>spark</em>.sql.functions._ /** * */ object <em>spark</em>Dataframe { def main(args: Array[String]
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