背景: 某个Worker节点挂掉了,我们需要将Worker进行启动恢复,同时可以恢复streaming中的executor 解决办法: 其实很简单,去worker节点中执行sbin/start-slave.sh即可,执行脚本如下: sbin/start-slave.sh 10 spark://hdp5:7077 PS: 10是worker编号,自定义的,注意这个编号是从0开始递增的,所以不要与以往worker编号重复. Spark://hdp5:7077  这个是master地址…

本文主要讲如何使用小乌龟软件将代码恢复到之前某个节点. 一 说明 在实际项目开发中,都是很多人一起联合开发,往往会遇到这种情况:马上要发版本了,突然发现一个致命BUG,而这个BUG是由于某个小伙伴修改引入的问题,立即修复来不及了,需要回退代码,这时就需要将这个小伙伴修改的代码恢复到他修改之前的状态. 二 恢复方法 1)在本地代码仓库中,点击小乌龟的show log菜单. 2)在log窗口中,找到要要恢复的节点(即找到引入BUG的那次代码提交的前一个节点) 3) 右键在菜单中点选“Reset XX…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15fc03d810102wto0.html 1．驱动器节点(Driver) Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程.它负责开发人员编写的用来创建SparkContext.创建 RDD,以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行.如果你是用spark shell,那么当你启动 Spark shell的时候,系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序,就是在Spark shell 中预加载的一个叫作 sc…

一.数据库全备 RUN {ALLOCATE CHANNEL ch00 DEVICE TYPE disk;ALLOCATE CHANNEL ch01 DEVICE TYPE disk;backup as compressed backupset database filesperset 5 format '/apps/oracle_backup_20141209/bk_%d_%T%s_%p' ;backup current controlfile format '/apps/oracle_back…

最近老遇到hbase的regionserver自动挂掉的情况 日志总是看不出什么原因 不得已弄了个定时任务,任务的脚本类似是: pssh -H "bluejoe1 bluejoe2..." "/usr/local/hbase/bin/hbase-daemon.sh start regionserver" 加入定时任务,让它隔10分钟执行一次: crontab -e 10,20,30,40,50,0 * * * * pssh -H "bluejoe1 blu…

可以执行以下命令alter table 表名 enable row movement; --开启表行移动flashback table 表名 to timestamp to_timestamp('20130813 14:00:00','yyyymmdd hh24:mi:ss');…

除解决数据倾斜问题外,还要开启推测执行,寻找另一个executor执行task,哪个先完成就取哪个结果,再kill掉另一个.…

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维…

结论: 这种情况下复制节点(即从节点)无法提升为主节点,复制节点会一直尝试和主节点建立连接,直接成功.主节点恢复后,复制节点仍然保持为复制节点,并不会成为主节点. 复制节点无法提升为主节点的原因是复制节点未发起成为主节点的选举. 复制节点日志: 14304:S 26 Mar 2019 15:42:01.158 * Connecting to MASTER 10.49.126.98:4076 14304:S 26 Mar 2019 15:42:01.158 * MASTER <-> REPLIC…

Redis故障发现 主观下线 当cluster-node-timeout时间内某节点无法与另一个节点顺利完成ping消息通信时,则将该节点标记为主观下线状态. 客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后,该节点的下线报告会通过Gossip消息传播.当接收节点发现消息体中含有主观下线的节点,其会尝试对该节点进行客观下线,依据下线报告是否在有效期内(如果在cluster-node-timeout*2时间内无法收集到一半以上槽节点的下线报告,那么之前的下线报告会过期),且数量大于槽节点总数的一半.若…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

Spark Streaming容错 检查点机制-checkpoint 什么是检查点机制? Spark Streaming 周期性地把应用数据存储到诸如HDFS 或Amazon S3 这样的可靠存储系统中以供恢复时使用的机制叫做检查点机制 检查点机制的作用 控制发生失败时需要重算的状态数 Spark Streaming通过lineage重算,检查点机制则可以控制需要在lineage中回溯多远 提供驱动器程序容错 如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了,你可以重启驱动器程序,并让驱动器程序从检查点恢复,…

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已…

原文来自我的个人网站:http://www.itrensheng.com/archives/Spark_basic_knowledge 一. Spark出现的背景 在Spark出现之前,大数据计算引擎主要是MapReduce.HDFS + MapReduce的组合几乎可以实现所有的大数据应用场景.MR框架抽象程度比较高,需要我们编写Map和Reduce两个步骤(MapReduce 框架其实包含5 个步骤:Map.Sort.Combine.Shuffle以及Reduce) 每个Map和Reduce…

结构:Client--master host--interconnect--segment host 每个节点都是单独的PG数据库,要获得最佳的性能需要对每个节点进行独立优化. master上不包含任何的用户数据,仅保留system catalog,用户数据全部存储在segments上. master负责处理传入的sql命令,分发到对应的segments上,组合返回的结果并返回给客户端. Because the master does not contain any user data, it…

摘要: 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略 内容: 1.spark 提供的持久化方法 如果要对一个RDD进行持久化,只要对这个RDD调用cache()和persist()即可.在第二次计算RDD是就不用再重新计算了,从而提高spark作业效率对于persist()方法而言,我们可以根据不同的业务场景选择不同的持久化级别. 2.Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据保…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)…

参考文档:http://www.datastax.com/documentation/cassandra/1.2/webhelp/index.html#cassandra/architecture/architectureGossipAbout_c.html#concept_ds_elb_tgd_fk 一.什么是gossip Cassandra使用一个名为gossip的协议去获得集群中其他节点的位置和状态信息.Gossip是一个点对点的通信协议,在这个协议中,节点之间定期交换状态信息.Gossi…

Spark最为重要的特性之一就是可以在多个操作(Action)之间,将一个或多个RDD关联的数据集(Dataset)以分区(Partition)为单位进行持久化(Persist)或缓存(Cache),存储介质通常是内存(Memory).   被持久化或缓存的RDD A可以在两种情况下被很好地“重复”利用:   (1)直接依赖:操作(Action)直接应用于RDD A之上: (2)间接依赖:操作(Action)间接应用于RDD B之上,而RDD B来源于RDD A:   持久化或缓存是迭代式计算和…

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统. 是依据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文.英文). HDFS有非常多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自己主动恢复.默认存3份. ② 执行在便宜的机器上. ③ 适合大数据的处理. 多大?多小?HDFS默认会将文件切割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并…

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

1.spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架. 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性. 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 2.spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations) spa…

Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时,输出结果需要按key哈希,并且分发到每一个Reducer上去,这个过程就是shuffle.由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率.概念上shuffle就是一个沟通数据连接(map和reduce)的桥梁.每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取一片数据,极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道(M是MapTask数…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…