原文链接:Spark应用程序运行的日志存在哪里 在很多情况下,我们需要查看driver和executors在运行Spark应用程序时候产生的日志,这些日志对于我们调试和查找问题是很重要的. Spark日志确切的存放路径和部署模式相关: (1).如果是Spark Standalone模式,我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志,在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下,这个目录可以通过SPARK_WORKER_DIR参数进行配置. (2).如果是Mesos模式,…

1 背景 在测试spark计算时,将作业提交到yarn(模式–master yarn-cluster)上,想查看print到控制台这是很难的,因为作业是提交到yarn的集群上,所以,去yarn集群上看日志是很麻烦的,但是又需要看print的信息,方便调试或者别的目的. Spark日志确切的存放路径和部署模式相关,如果是YARN模式,最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具(yarn logs -applicationId ),这个工具可以收集你应用程序相关的运行日志,但是这个工具是有限…

我们首先提出这样一个简单的需求: 现在要分析某网站的访问日志信息,统计来自不同IP的用户访问的次数,从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况.这里我拿我网站的日志记录行示例,如下所示: 1 121.205.198.92 - - [21/Feb/2014:00:00:07 +0800] "GET /archives/417.html HTTP/1.1" 200 11465 "http://shiyanjun.cn/archives/417.html/" &…

几个基本概念: (1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生. (2)stage:job的调度单位. (3)task:被送到某个executor上的工作单元. (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集. 一个应用程序由一个driver program和多个job构成.一个job由多个stage组成.一个stage由多个没有shuffle关系的task组成. spark应用程序的运行架构:   (1)简单的说: 由driver向…

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai…

(1)简单的说: 由driver向集群申请资源,集群分配资源,启动executor.driver将spark应用程序的代码和文件传送给executor.executor上运行task,运行完之后将结果返回给driver或者写入外界. (2)复杂点说: 提交应用程序,构建sparkContext,构建DAG图,提交给scheduler进行解析,解析成一个个stage,提交给集群,由集群任务管理器进行调度,集群启动spark executor.driver把代码和文件传给executor.execu…

Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种典型应用. 1. WordCount编程实例 WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输…

Spark小课堂Week6 启动日志详解 作为分布式系统,Spark程序是非常难以使用传统方法来进行调试的,所以我们主要的武器是日志,今天会对启动日志进行一下详解. 日志详解 今天主要遍历下Streaming的启动日志. 授权等操作 Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 16/07/19 15:06:04 INFO SparkContext: Running Spark ve…

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…

一.第一部分 1.spark2.1与hadoop2.7.3集成,spark on yarn模式下,需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容,如下: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url&l…

ContextCleaner是一个Spark服务,负责在应用程序范围内清除 shuffles, RDDs, broadcasts, accumulators和checkpointed RDDs,目的是减少长时间运行的数据密集型Spark应用程序的内存需求. ContextCleaner在驱动程序上运行. 它会在SparkContext启动时被创建并立即启动(并且默认情况下spark.cleaner.referenceTracking Spark属性已启用),生命周期:当SparkContext停…

对于很多刚接触Spark的人来说,可能主要关心数据处理的逻辑,而对于如何高效运行Spark应用程序了解较少.由于Spark是一种分布式内存计算框架,其性能往往受限于CPU.内存.网络等多方面的因素,对于用户来说,如何在有限的资源下高效地运行Spark应用程序显得尤为重要.下面只针对Spark-On-Yarn的一些常用调优策略做详细分析... http://sharkdtu.com/posts/spark-tun.html…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar…

在远程监控基础知识和故障排除中,我们探讨了 Windows Azure 平台提供的基础指标.信息源.工具和脚本,介绍了有关监控和应用程序运行状况的基本原则.我们演示了如何利用这些基本原则对在 Windows Azure 上部署的简单解决方案(少数几个计算节点实例,单个 Windows Azure SQL 数据库实例)进行故障排除.在本文章中,我们将详述该主题并讨论在 Windows Azure 中的云服务基础项目中实施的远程监控系统的应用程序运行状况测量.在本博客随附的详细 Wiki 文章中,我…

android 程序崩溃crash日志的捕捉 之前在项目开发过程中,一直会遇到程序崩溃了,但是测试組的哥哥们又没及时的导出日志.... 后来在诳群的时候听别人说起,腾讯有那么一个叫bugly的东西 将其作为第三方jar文件引入其中,并且进行一些简单的配置即可:程序崩溃的crash日志会自动的上传到他腾讯那边给的后台上面,在线查看日志 问题来了: 怎么实现的呢 为什么他们就可以去捕获那一段日志? 程序不是已经崩溃了吗? 获取日志的代码为啥还可以运行? 原理 搜索到这篇文章Android平台的崩溃捕…

ASP.NET5实践01:项目创建-结构概述-程序运行-发布部署   1.项目创建 ASP.NET5项目模板有三种: 新建项目: 选择模板: 2.结构概述 References对应配置是project.json中: "frameworks": { "dnx451": { }, "dnxcore50": { } }, ASP.NET5开发时支持多版本的clr共存,但运行时是使用其中一种. dnxcore50是跨平台.模块化的coreclr.它有多种…

通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序   一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…

1.1 问题描述 Spark Streaming程序解析protobuf序列化的数据时,--jars 来添加依赖的protobuf-java-3.0.0.jar包,使用local模式程序正常,使用yarn模式时会报找不到方法的错误,如下所示: 1.2 解决方法 分析local模式能运行,yarn模式不能运行的原因是,用户提交的protobuf-java-3.0.0.jar与SPARK_HOME/lib下的protobuf-java-2.5.0.jar冲突了,默认会优先加载SPARK_HOME/l…

接上一篇博文<把AspDotNetCoreMvc程序运行在Docker上-part2:修改容器以及发布镜像>,这次我们看看如何使用docker存储数据. 背景 之前的示例都只有一个网站应用,其显示的数据是放在内存中,可以查看DummyRepository的实现方式.这样的数据除了用于演示没有什么用处.这一部分,将扩展数据存储功能,用比较实际的存储方式,把数据保存到MySql数据库中. 那么MySql数据库放在哪里呢?用传统部署站点的方式,数据库应该部署在独立的服务器上,那么用于docker也应…

重定向输出流实现程序输出到日志 --如果朋友您想转载本文章请注明转载地址"http://www.cnblogs.com/XHJT/p/3877248.html "谢谢-- 利用System类中的setOut()方法,实现输出流的重定向,把它指向一个文件输出流,从而实现日志功能.即: 程序运行后绘制控制台提示运行结束信息,但是在运行过程中的步骤都保存到了日志文件中. 主要方法setOut(): 重新分配System类的标准输出流. public static void setOut(Pr…

spark应用执行机制分析 前段时间一直在编写指标代码,一直采用的是--deploy-mode client方式开发测试,因此执行没遇到什么问题,但是放到生产上采用--master yarn-cluster方式运行,那问题就开始陆续暴露出来了.因此写一篇文章分析并记录一下spark的几种运行方式. 1.spark应用的基本概念 spark运行模式分为:Local(本地idea上运行),Standalone,yarn,mesos等,这里主要是讨论一下在yarn上的运行方式,因为这也是最常见的生产方…

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的.使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTempView注册一个临时表,所以关键是先要将RDD转换成DataFrame.实际上,在Spark中实际声明了 type DataFrame = Dataset[Row] 所以,DataFrame是Dataset[Row]的别名.RDD是提供…

第一种方式 操作:将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中 应用场景:第三方jar文件比较小,应用的地方比较少 第二种方式 操作:使用spark-submit提交命令的参数: --jars 要求: 1.使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件 2.至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候,通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如:http://192.168.187.146:50206/jars/mysql-connec…

一,firewalld配置日志的用途: 在生产环境中,firewalld的默认配置是不记录日志 我们通过日志记录下防火墙过滤时拒绝的非法ip, 可以主动把这些有攻击性的ip加入到黑名单, 防患于未然 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二,配置firew…

1.pycharm编写spark应用程序 由于一些原因在windows上配置未成功(应该是可以配置成功的).我是在linux上直接使用pycharm,在linux的好处是,环境可能导致的一切问题不复存在 111   新建一个普通python工程 编程环境使用spark使用的python环境 222   配置spark环境 进入下图 添加2个相应属性 PYTHON_PATH为spark安装目录下的python的路径 我的:/home/hadoop/app/spark-2.3.0-bin-2.6.0…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…