spark提交异常日志分析

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spark提交异常日志分析

java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/spark/sql/Dataset; 这是因为代码中调用的是spark2.0的接口,但是提交任务采用的是spark-submit(spark1的提交指令,spark2的提交指令是spark2-submit)方式导致: 再后来通过spark2-submit进行提交,但是发现爆了一个ClassNotFound(…

网站开发进阶(八)tomcat异常日志分析及处理

tomcat异常日志分析及处理日志信息如下: 2015-10-29 18:39:49 org.apache.coyote.http11.Http11Protocol pause 信息: Pausing Coyote HTTP/1.1 on http-8088 2015-10-29 18:39:50 org.apache.catalina.core.StandardService stop 信息: Stopping service Catalina 2015-10-29 18:39:53 org…

基于Spark的网站日志分析

本文只展示核心代码,完整代码见文末链接. Web Log Analysis 提取需要的log信息,包括time, traffic, ip, web address 进一步解析第一步获得的log信息,如把ip转换为对应的省份,从网址中提取出访问内容和内容ID,最后将信息转换为parquet格式. (1)按日期和内容(video)的ID进行分组,并根据访问次数进行倒序排序. (2)按日期,内容(video)的ID和省份进行分组,并根据访问次数排名取前3. 最后将(1)和(2)数据写入MySQL. 注…

使用Spark进行搜狗日志分析实例——map join的使用

map join相对reduce join来说,可以减少在shuff阶段的网络传输,从而提高效率,所以大表与小表关联时,尽量将小表数据先用广播变量导入内存,后面各个executor都可以直接使用 package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import…

使用Spark进行搜狗日志分析实例——统计每个小时的搜索量

package sogolog import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 统计每小时搜索次数 */ /* 搜狗日志示例访问时间(时:分:秒) 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名用户点击的顺序号用户点击的URL 00:00:00 2982199073774412 [360安全卫士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/s…

使用Spark进行搜狗日志分析实例——列出搜索不同关键词超过10个的用户及其搜索的关键词

package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class RddFile { def readFileToRdd(path: String): RDD[St…