转自:https://github.com/keepsimplefocus/spark-sourcecodes-analysis/blob/master/markdowns/Spark%E8%AF%BB%E5%8F%96%E9%85%8D%E7%BD%AE.md Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置.以配置executor的memory为例,有以下三种方式: 1. spark-submit的--executor-memory选项 2. spark-defaults.conf

import os.path import getpass import platform import time username = getpass.getuser() #获取当前用户名 home = os.path.expanduser('~') #获取用户目录 OS = platform.system() #获取系统类型 if OS == "Windows": spark_home = '%s/AppData/Roaming/Spark' % home else: spark_

Spark进阶之路-Spark HA配置 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. 集群部署完了,但是有一个很大的问题,那就是Master节点存在单点故障,要解决此问题,就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠,配置方式比较简单.本篇博客的搭建环境是基于Standalone模式进行的(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9458161.html) 1>.编辑spark-env.sh文件,去掉之前的ma

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 任何时候日志都是定位问题的关键,spark也不会例外,合适的配置和获取spark的driver,am,及executor日志将会提升问题定位的效率,这里初步整理了spark的一些配置,更好的日志配置还需要根据实际的情况. 1)dirver日志的配置,可以通过spark.driver.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径,如: spark.driver.extra

1.Spark1.x 属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&quo

paip.获取proxool的配置  xml读取通过jdk xml 初始化c3c0在代码中  xml读取通过jdk xml 初始化c3c0在代码中.. ... 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax proxoolController.ini();   ComboPooledDataSource  dataSource=new   ComboPooledDataSo

转载:http://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2012/12/29/2838716.html 转载:http://blog.csdn.net/jhqin/article/details/5548656 转载:http://blog.csdn.net/dongdan_002/article/details/42460343 头文件WMIInfo.h /*******************************************************

本文介绍获取cpu信息和内存信息的方法,根据本文所举例的代码可以举一反三获取更多信息. 获取cpu名称的方法: public string GetCpuInfo() { ManagementObjectSearcher searcher = new ManagementObjectSearcher(@"root\CIMV2", "SELECT * FROM Win32_Processor"); foreach (ManagementObject obj2 in se

一.Openfire服务器的配置 关于之前一直在进行的聊天app的项目,我们还没有完成,这次我们介绍一下,Openfire服务器的配置. 1.Openfire下载 Openfire下载地址:http://www.igniterealtime.org/ 在屏幕的右侧有个Openfire3.9.3,这个是目前最新的版本. 2.安装 一个是exe文件,一个是zip,我下载的是exe,下载好之后执行安装就可以了,安装完成之后,会弹出下面的窗口. 3.配置 3.1 点击Launch Admin进入配置服务

.netcore中的数据配置及内容用了json文件代替了之前framework的xml文件,那么json中的数据该怎么获取呢?下面讲解json文件在.net core中的获取方法. 首先,新建一个.net core web应用程序,然后新建文件夹JsonFile,并在JsonFile文件夹中新建class.json文件. 右键class.json,将赋值到输出目录设置为:始终复制(非常重要). 然后在class.json中添加内容: { ", "ClassName": &qu

原文地址:http://www.jsjtt.com/java/Javajichu/105.html 此处记录备用. 1. 通过System.getProperty()可以获取系统的配置信息,System.getProperty()的参数总结: java.version Java运行时环境版本 java.vendor Java运行时环境供应商 java.vendor.url  Java供应商的 URL java.home  Java安装目录 java.vm.specification.versio

原文地址:http://www.jsjtt.com/java/Javajichu/105.html 此处记录备用. 1. 通过System.getProperty()可以获取系统的配置信息,System.getProperty()的参数总结: java.version Java运行时环境版本 java.vendor Java运行时环境供应商 java.vendor.url  Java供应商的 URL java.home  Java安装目录 java.vm.specification.versio

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

一.下载解压 二.配置 (假设已经配置了Java.Hadoop) 1.环境变量 2.spark配置 进入spark安装目录,复制文件 编辑spark-env.sh文件,在文件中添加如下信息(括号中路径为Hadoop的路径),有了下面的配置信息以后,Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中,也可以从HDFS中读取数据.如果没有配置上面信息,Spark就只能读写本地数据,无法读写HDFS数据. 3.运行自带案例 接下来会出现版一大堆信息 4.启动spark(没有启动Hadoo

对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议: 存储系统 在大数据领域,有一句"名言":移动数据不如移动计算.主要因为数据量是庞大的,如果将数据从一个节点移动到另外一个节点甚至从一个局域网移动到另外一个局域网,就必然会牵涉到大量的磁盘IO和网络IO,这是非常影响性能的.而这里的计算可以理解为封装了你的业务处理代码的jar包,这个是很轻量的,相对于移动数据可有效缓解IO带来的弊

存储系统 Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据(如:HDFS 或者 HBase),重要的是存储系统要接近Spark系统,我们有如下推荐:   (1)如果可能,运行Spark在相同的HDFS节点,最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式(http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html),和配置Spark的Configure和Hadoop的内存和CPU使用避免干扰(对于Hadoop,) 或者 你能够运行Hado

ini_get — 获取一个配置选项的值 返回值 成功是返回配置选项值的字符串,null 的值则返回空字符串.如果配置选项不存在,将会返回 FALSE. <?php /* 我们的 php.ini 包含了以下的设置: display_errors = On register_globals = Off post_max_size = 8M */ echo 'display_errors = ' . ini_get('display_errors') . "\n"; echo 're

在应用spark时,经常要获取任务的执行进度,可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能. 以下代码仅供参考,欢迎交流. 效果显示: 代码: package org.apache.spark.zpc.listener import org.apache.spark.Logging import org.apache.spark.scheduler._ import scala.collection.mutable /** * Spark 的 DeveloperApi 提供针

spark  history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了