SparkStreaming拉取Kafka中数据,处理后入库.整个流程速度很慢,除去代码中可优化的部分,也在spark集群中找原因. 发现: 集群在处理数据时存在移动数据与移动计算的区别,也有些其他叫法,如:数据本地化.计算本地化.任务本地化等. 自己简单理解: 假设集群有6个节点,来了一批数据共12条,数据被均匀的分布在了每个节点,也就是每个节点2条.现在要开始处理这些数据. 一种情况是:某数据由哪个节点处理被随机的分配,类似A节点存了数据1和数据2却可能被要求处理C节点的数据5和数据6,C节

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla

Linux服务器tomcat启动很慢 步骤: 一:找到 java 位置 whereis java 输出内容(部分):/usr/lib/java  ...... 二:进入到 lib 目录 cd /usr/lib 三:查找 java.security 文件的位置 find -name 'java.security' -type f 输出内容:./jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.141-2.b16.el6_9.x86_64/jre/lib/security/java.secu

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark简介 1>.Spark的产生背景 传统式的Hadoop缺点主要有以下两点: 第一.迭代式计算效率低(一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果); 第二.交互式数据挖掘效率低(运行一个HIVE语句效率是极低的,第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果) Spark优化了Hadoop的两个缺点,可以将多个job合并成一个job来执行,也可以将于磁盘的交互迁移

通常情况下,tomcat启动只要2~3秒钟,突然有一天,tomcat启动非常慢,要花5~6分钟,查了很久,终于在这篇文章找到了解决方案,博主牛人啊. 原文参见:http://blog.csdn.NET/chszs/article/details/49494701 Tomcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息: [2017-03-17 14:16:32 198 INFO ] [localhost-startStop-1] - Root WebApplicationConte

omcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息: Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/jdbc.properties] Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class

项目下载 项目地址:https://github.com/apache/dubbo-admin 如下图,使用git地址直接构建或者下载zip包构建源码都可以,我用的是下载的zip包, 项目架构说明 dubbo-admin-distribution:用于存放一些项目配置相关.如果不定制自己的类容,我们不用去动它.dubbo-admin-server:用作后端微服务.我们本地启动时,主要是修改它的配置文件dubbo-admin-ui:用于页面渲染显示.需要修改一下index.js文件. dubbo-

目前利用Maven工具来构建自己的项目已比较常见.今天主要不是介绍Maven工具,而是当你本地启动这样的服务时,如果遇到报错,该如何解决?下面只是参考的解决方案,具体的解法还是得看log的信息. 1.log提示: SEVERE: Error configuring application listener of class org.springframework.web.context.ContextLoaderListenerjava.lang.ClassNotFoundException:

myeclipse配置下tomcat debug启动很无比慢,而run启动很快今天照常使用MyEclipse 6.5 Blue Edition进行开发,但是却遇到一个怪问题.在MyEclipse环境下,我习惯每次都用debug模式启动Tomcat.这样不管我需不需要debug,我都能可能用得上debug.奇怪的事就是:当我照常在MyEclipse环境下debug启动,访问webapp居然很慢很慢,不是一般的慢,是比平时慢了百倍,用了很长时间连自己的webapps的主页都刷不出来,达到严重影响到开

What's Shadow Copying? 我们安装一个应用程序并启动后,我们是无法更新应用程序安装目录中程序集文件的.如果强制替换会提示文件正在使用,如下图所示. 那你可能会问,为什么会无法更新呢? 因为启动应用程序时,CLR会首先创建应用程序域,然后在应用程序域中加载程序集并将其锁定.因此在卸载程序集之前是无法更新文件的.而卸载程序集的唯一办法就是卸载加载程序集的应用程序域. 到这里,你可能会好奇,为什么在开发ASP.NET网站时,我们却可以持续编译项目,而不会报这个提示呢?毕竟我们是从编

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

本地启动activemq时,报错.可以看到是5672端口被占用.在网上查了各种资料,有说是杀掉进程的,有说是禁用Internet Connection Sharing (ICS)服务的,楼主试了都没生效. 干脆直接在conf/avtivemq.xml配置文件中找到<transportConnector name="amqp" uri="amqp://0.0.0.0:5672?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameS

搭建spark本地环境 搭建Java环境 (1)到官网下载JDK 官网链接:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html (2)解压缩到指定的目录 >sudo tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jdk //版本号视自己安装的而定 (3)设置路径和环境变量 >sudo vim /etc/profile 在文件的最

我们一般都通过Eclipse进行tomcat的本地调试,但有些特殊情况下需要直接本地启动tomcat(进入tomcat的bin目录下执行startup.bat),此时我们可以利用类似远程调试模式的方式来进行debug. 首先需要在bin/catalina.bat里加入远程调试的环境变量设置,这里我们把调试端口号设为18080 set JPDA_OPTS=-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=localhost:

Tomcat 8启动很慢,在启动中, 发现加载如下类时很慢: org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom 原因 Tomcat 7/8/9 都使用org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom类产生安全随机类SecureRandom的实例作为会话ID,这个过程比较耗时. 具体原理不再赘述,可百度看看. 解决 有两种解决办法:

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,使用自己的master/worker进行服务的调度.  脱离yarn的资源管理 3).Spark on yarn. 使用yarn来进行资源的调度 2.在spark-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ,这样就可以使用hdfs了. 3.提交应用使用bin/spark-submit,通过指定master来确定是使用什么模式,即spa

1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

1. 下载解压安装包 tar -xvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.6.tgz tar -xvf scala-2.11.8.tgz 2. 修改Spark配置文件 cd spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/conf/ vim spark-env.sh export SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.11.8 export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_221 export HADOOP_HO

今天下载tomcat8.5,启动的时候发现非常慢,大概三分钟左右才能启动,网上搜到一个解决方案,在此记录下来 原因: Tomcat 7/8都使用org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom类产生安全随机类SecureRandom的实例作为会话ID,这里花去了62秒,也即接近1分钟,当然有时花费时间更长,达到5-10分钟. SHA1PRNG算法是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器. 在SHA1P

一个很久之前写的Spark作业,当时运行在local模式下.最近又开始处理这方面数据了,就打包提交集群,结果频频空指针.最开始以为是程序中有null调用了,经过排除发现是继承App导致集群运行时候无法反射获取main方法. 这个问题不难,起始我们也知道提交作业时候不能继承App,源码也看过这一部分,容易被混淆是程序的错.错误如下: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to

经过几天闲暇时间的学习,终于又理解的深入了一些,关于Spark Client如何提交作业也更清晰了点. 在整体的流程图上是这样的: 大体的思路就是应用程序通过SparkSubmit提交程序后,自动在当前的JVM中启动Driver,然后与Master通信创建Excutor执行相应的任务. 自己整理了下流程图 以及的组件图: 可以看到大概是下面的步骤: 新建SparkContext 创建对应的scheduler和schedulerBackend val (sched, ts) = SparkCont