We use Redis on Spark to cache our key-value pairs.This is the code: import com.redis.RedisClient val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379) val perhit = perhitFile.map(x => { val arr = x.split(" ") val readId = arr(0).toInt val…

函数代码: class MySparkJob{ def entry(spark:SparkSession):Unit={ def getInnerRsrp(outer_rsrp: Double, wear_loss: Double, path_loss: Double): Double = { val innerRsrp: Double = outer_rsrp - wear_loss - (XX) * path_loss innerRsrp } spark.udf.register("getX…

import org.elasticsearch.cluster.routing.Murmur3HashFunction; import org.elasticsearch.common.math.MathUtils; // 自定义Partitioner class ESShardPartitioner(settings: String) extends org.apache.spark.Partitioner { protected var _numPartitions = -1; prote…

错误信息: 17/05/20 18:51:39 ERROR JobScheduler: Error running job streaming job 1495277499000 ms.0 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298) at org.apache.…

最近提交一个spark应用之后发现执行非常慢,点开spark web ui之后发现卡在一个job的一个stage上,这个stage有100000个task,但是绝大部分task都分配到两个executor上,其他executor非常空闲,what happened? 查看spark task分配逻辑发现,有一个data locality即数据本地性的特性,详见 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10152497.html即会按照locality级别的优先级…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过…

Task的执行流程: 1. Driver端中的 CoarseGrainSchedulerBackend 给 CoarseGrainExecutorBacken 发送 LaunchTask 消息 2. CoarseGrainExecutorBacken 在收到消息后,首先会反序列化 TaskDescription 3. Executor 通过 launchTask 来执行 Task 4. TaskRunner 用 ThreadPool 来运行具体的 Task.在 TaskRunner 的 run…

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor…

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可…

应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码如下: JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaHiveContext sqlContext = new JavaHiveContext…

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /…

转载自: http://bigdataer.net/?p=569 1.背景 在使用spark开发分布式数据计算作业过程中或多或少会遇到如下的错误: Serialization stack: object not serializable (class:class: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable, value: 30 30 30 30 30 30 32 34 32 30 32 37 37 32 31) field (class:…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

围绕spark的其他特性和应用.主要包括以下几个方面 spark自定义分区 spark中的共享变量 spark程序的序列化问题 spark中的application/job/stage/task之间的关系 spark on yarn原理和机制 spark的资源分配方式 1. spark自定义分区 1.1 自定义分区说明 在对RDD数据进行分区时,默认使用的是HashPartitioner 该函数对key进行哈希,然后对分区总数取模,取模结果相同的就会被分到同一个partition中 HashPa…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

Spark踩坑填坑-聚合函数-序列化异常 一.Spark聚合函数特殊场景 二.spark sql group by 三.Spark Caused by: java.io.NotSerializableException 序列化异常踩过的坑 序列异常天坑1(网上常见的) 序列异常天坑2 序列异常天坑3 四.org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 部分内容原文地址: AISeekOnline:Spark Caused by: ja…

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

未经本人同意,严禁转载,徽沪一郎. 概要 本文就 spark-cassandra-connector 的一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量的数据从cassandra 中读取到本地内存或磁盘. 数据分区 存储在 Cassandra 中数据的一般都会比较多,记录数在千万级别或上亿级别是常见的事.如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题.解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的,那就是将整张表中的内容分成不同的区域,然后分区加载,不同的分区可以在不同的线程或进程中加…

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…

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/" &…

从WordCount開始分析 编写一个样例程序 编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序: packageorg.apache.spark.examples importorg.apache.spark.SparkContext importorg.apache.spark.SparkContext._ objectWordCount{ defmain(args : Array[String]) { valsc = ),"wordcount by hdfs", Sys…

Spark 多线程时的序列化问题  临时记录 Exception in thread "Thread-28" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:166)    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.cl…

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.…

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117661.htm 1.为什么需要消息队列?当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 举个例子:业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息暂存一下,缓冲压力. 再举个例子:调远程系统下订单成本较高,且因为网络等因素,不稳定,攒一批一起发送. 再举个栗子,交互模块5:00到24:00和电商系统联通,和内部ERP断开.…