样例代码: public class SparkTest { private static Logger logger = Logger.getLogger(SparkTest.class); public static void main(String[] args) { String db = ConfigurationManager.getProperty(Constants.HIVE_DATABASE); SparkConf conf = new SparkConf(); SparkSe

# ================================================================= # Logging # 日志信息 # ================================================================= # Places to log to. Use multiple log_dest lines for multiple # logging destinations. # 记录日志,使用多个l

随着企业内部业务系统越来越多,基于JVM的服务,通常情况线上环境可能会有多套JDK跑不同的服务.大家都知道基于高版本的Java规范编写的服务跑在低版本的JVM上会出现:java.lang.UnsupportedClassVersionError的异常. Spark 2.2开始移除了对Java 7的支持,大多数情况下,我们的Spark Application是和Hadoop系统公用的JDK,如果Hadoop依赖的JDK版本是7,那我们基于JDK 8编写的Application跑在上面就会出问题.

title: Spark的安装及配置 summary: 关键词:Hadoop集群环境 Spark scala python ubuntu 安装和配置 date: 2019-5-19 13:56 author: foochane urlname: 2019051904 categories: 大数据 tags: spark 大数据 本文作者:foochane  本文链接:https://foochane.cn/article/2019051904.html 1 安装说明 在安装spark之前,需要

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

在tomcat的access中打印出请求的情况可以帮助我们分析问题,通常比较关注的有访问IP.线程号.访问url.返回状态码.访问时间.持续时间. 在Spring boot中使用了内嵌的tomcat,可以通过server.tomcat.accesslog配置tomcat 的access日志,这里就以Spring boot 1.5.3为例. server.tomcat.accesslog.buffered=true # Buffer output such that it is only flus

Spark学习笔记2 配置spark所需环境 1.首先先把本地的maven的压缩包解压到本地文件夹中,安装好本地的maven客户端程序,版本没有什么要求 不需要最新版的maven客户端. 解压完成之后在解压好的maven客户端的文件夹内打开conf文件夹,修改里面的settings.xml文件 然后只需要修改这一行就可以了 ,把这一行替换成你自己本地的maven仓库的路径 最好是自己有一个完整点的maven仓库,然后把这个修改过的xml文件放到maven仓库下 到这里,你本地的maven客户端环

前次讨论了spring boot 中添加Tomcat access log 是轻松愉快,配置文件中添加server.tomcat.accesslog即可,那么如果是外置的Tomcat容器又该如何配置呢? 配置 server.xml是Tomcat中最重要的配置文件,server.xml的每一个元素都对应了Tomcat中的一个组件:通过对xml文件中元素的配置,可以实现对Tomcat中各个组件的控制.access log也是在server.xml中配置的. 位于:Server.Service.Eng

Spark master节点HA配置 1.介绍 Spark HA配置需要借助于Zookeeper实现,因此需要先搭建ZooKeeper集群. 2.配置 2.1 修改所有节点的spark-evn.sh文件 在spark-env.sh文件添加如下环境变量: #需要将该条目注释掉 #export SPARK_MASTER_IP=master1 #导入 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark

1,配置文件在哪 2,Units单位 1 配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持bytes,不支持bit 2 对大小写不敏感 3,INCLUDES包含 和我们的spring配置文件类似,可以通过includes包含,redis.conf可以作为总闸,包含其他 4,NETWORK通用 默认情况下,如果没有指定“bind”配置指令,则Redis侦听用于连接服务器上所有可用的网络接口. 可以只监听一个或多个选择的接口 "bind"配置指令,后面跟着一个或多个IP地址. 1,bin

环境变量 含义 SPARK_MASTER_IP master实例绑定的IP地址,例如,绑定到一个公网IP SPARK_MASTER_PORT mater实例绑定的端口(默认7077) SPARK_MASTER_WEBUI_PORT master web UI的端口(默认8080) SPARK_MASTER_OPTS master专用配置属性,格式如”-Dx=y” (默认空),可能的选项请参考下面的列表. SPARK_LOCAL_DIRS Spark的本地工作目录,包括:映射输出的临时文件和RDD

[参考]java 项目 存入mysql后 变问号 MySql 5.6 (X64) 解压版 1067错误与编码问题的解决方案 一.my.ini 的mysqld下添加 skip-grant-tables 二.重启mysql服务 net start mysqld 三.打开cmd cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7\bin mysql use mysql 设置新密码 update mysql.user set authentication_string=

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对

Flask自带了logger模块,用来方便程序员群众记录日志,这里粘贴出来的是一段代码,用来初始化日志各项配置参数,并根据日期自动生成日志文件. #log配置,实现日志自动按日期生成日志文件def make_dir(make_dir_path): path = make_dir_path.strip() if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) return pathlog_dir_name = "logs"log_file_name

在SparkConf上设置的属性具有最高的优先级,其次是传递给spark-submit或者spark-shell的属性值,最后是spark-defaults.conf文件中的属性值

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

指定apache日志每天生成一个文件 Linux系统配置方法 在apache的配置文件httpd.conf中找到 代码如下1 ErrorLog logs/error_log CustomLog logs/access_log common2 将其改为3 ErrorLog “| /usr/local/apache/bin/rotatelogs /home/logs/www/%Y_%m_%d_error_log 86400” CustomLog “| /usr/local/apache/bin/ro

 Note: driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息. 在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in