1.首先需要创建spark.history.fs.logDirectory hadoop fs -mkdir hdfs://ns1:9000/user/hadoop/logs 2.修改hadoop-defaults.conf,添加如下内容 spark.eventLog.enabled true #允许开启日志 spark.eventLog.dir hdfs://ns1:9000/user/hadoop/logs #日志存储目录 spark.eventLog.compress true #日志压缩

中美贸易战再次开启,世界两极化进程正在加快形成! https://www.1688.com.au/world/international/2018/06/17/369368/

spark监控应用方式: 1)在运行过程中可以通过web Ui:4040端口进行监控 2)任务运行完成想要监控spark,需要启动日志聚集功能 开启日志聚集功能方法: 编辑conf/spark-env.sh文件,在其中加入如下部分: SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.provider=org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.fs.l

启动hadoop再启动spark后jps,发现master进程和worker进程同时存在,调试了半天配置文件. 测试发现,当我关闭hadoop后 worker进程还是存在, 但是,当我再关闭spark之后再jps,发现worker进程依旧存在 于是想起了在~/spark/conf/slaves 中配置的slave1 slave2 上面还有个localhost,直接删去localhost,然后kill -s 9  worker进程. 初次测试这样解决了error,但是不知道是不是暂时的,如若有问题

Master和Worker是执行任务之前存在的进程 (类似于公司) Driver和Excutor是任务执行之后存在的进程(类似于公司接到项目后才成立的项目小组) 启动步骤: 启动Master资源管理进程和Work进程 有任务来执行时会启动Driver进程,然后向Master资源管理进程进行注册并申请资源 Master资源管理进程分配资源给Worker进程 Work进程开启Executor进程, Worker进程向Master进程报告Executor的状态 Executor(持有Driver对象引

如何阻止360等进程查杀工具停止App后台进程安全软件优化内存时需要关闭没用的进程既然你同意使用360,,也允许了360的最高权限..那么他就有足够的权限来杀掉app后台进程. 一 如何保证app进程不被杀掉(可以研究一下 守护进程 和 AIDL ) 1 如果将服务放在系统主进程中就应该不会被杀掉?system/app2 守护进程 相互监听,如果有一方被kill掉,另一个捕获到立即启动,以达到service永远都在运行的状态 例如:微信是同时开启了两个进程和服务 拥有service的进程具有较高

使用了goroutine实现了多线程,使用chan来控制多线程. runtime.GOMAXPROCS(3)来设置最大的原生线程. runtime.Gosched() 显式地让出CPU时间给其他goroutine 代码如下: package main import ( "fmt" "runtime" ) var quit chan int = make(chan int) func print10to19( split_index int) { fmt.Printl

spark应用涉及的一些基本概念: 1.mater:主要是控制.管理和监督整个spark集群 2.client:客户端,将用应用程序提交,记录着要业务运行逻辑和master通讯. 3.sparkContext:spark应用程序的入口,负责调度各个运算资源,协调各个work node上的Executor.主要是一些记录信息,记录谁运行的,运行的情况如何等.这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkContext的原因了. 4.Driver Program:每个应用的主要管理者,每个应用的老大

使用multiprocessing.Process来开启进程 import os import time from multiprocessing import Process def eat(): print('start eating',os.getpid()) time.sleep(1) print('end eating',os.getpid) def sleep(): print('start sleeping',os.getpid()) time.sleep(1) print('en

Spark 一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析引擎: 内置模块: Spark Core(封装了rdd.任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互): Spark SQL(处理结构化数据).Spark Streaming(对实时数据进行流式计算) . Spark Mlib(机器学习程序库包括分类.回归.聚合.协同过滤等).Spark GraghX(图计算):独立调度器.Yarn.Mesos 特点: 快( 基于内存(而MR是基于磁盘).多线程模型(而mapReduce是基于多进程的,每个

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC

一.概述 Spark Core.Spark-SQL与Spark-Streaming都是相同的,编写好之后打成jar包使用spark-submit命令提交到集群运行应用$SPARK_HOME/bin#./spark-submit  --master spark://Master01:7077  --class MainClassFullName [--files $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml] JarNameFullPath [slices] 说明: --master

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

一. local 模式 -- 所有程序都运行在一个JVM中,主要用于开发时测试    无需开启任何服务,可直接运行 ./bin/run-example 或 ./bin/spark-submit 如:    ./bin/run-example SparkPi 10    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[4] ./examples/jars/spark-examples_2.11-

RDD有两种类型的操作 ,分别是Transformation(返回一个新的RDD)和Action(返回values). 1.Transformation:根据已有RDD创建新的RDD数据集build (1)map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集. (2)filter(func) :对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD.

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkConf上配置,然后传递给SparkContext.SparkConf 允许你配置一些通用的属性

一: Spark内核架构 1,Drive是运行程序的时候有main方法,并且会创建SparkContext对象,是程序运行调度的中心,向Master注册程序,然后Master分配资源. 应用程序: Application = Driver(驱动程序) + Executor(执行程序) Driver部分的代码:主要是SparkContext +SparkConf   Application 的main 方法 .创建sparkcontext.这样 环境对象 sparkcontext 创建时要有程序的

本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西,了解一下它的基本组成部分,了解一下基本的概念,为之后的学习做铺垫.过于细节的东西并不深究.在实际的操作过程中,才能够更加深刻的理解其内涵. 1.什么是Spark? Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的,一款基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. 说白了就是搞数据计算分析的框架,过于细节的东西在学习过程中再去体会,一口吃不成胖子,反而会噎死人. 2.Spark的内置模块 来看一下Spark内置哪些