前言 在平时的 Spark 处理中常常会有把一个如 2012-12-12 这样的 date 类型转换成一个 long 的 Unix time 然后进行计算的需求.下面是一段示例代码: val schema = StructType( Array( StructField("id", IntegerType, nullable = true), StructField("birth", DateType, nullable = true), StructField(&…

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何…

[Stage 236:> (0 + 0) / 400]17/12/04 09:45:55 ERROR yarn.ApplicationMaster: User class threw exception: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task serialization failed: java.lang.StackOverflowError java.io.ObjectOutputStre…

原创文章,谢绝转载 Spark 2.x自2.0.0发布到目前的2.2.0已经有一年多的时间了,2.x宣称有诸多的性能改进,相信不少使用Spark的同学还停留在1.6.x或者更低的版本上,没有升级到2.x或许是由于1.6相对而言很稳定,或许是升级后处处踩坑被迫放弃. Spark SQL是Spark中最重要的模块之一,基本上Spark每个版本发布SQL模块都有不少的改动,而且官网还会附带一个Migration Guide帮忙大家升级.问题在于Migration Guide并没有详尽的列出所有变动,本…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…

[TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度,而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类…

https://cloud.tencent.com/developer/article/1004820 Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql) 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值. 最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 前言 前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度. 而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类型的操作都会汇总到Driver节点进行整合.节点之间会将map/reduce等操作函数传递一个独立副本到每一个节点,这些变量也会复…

转自:http://www.cnblogs.com/xlturing/p/spark.html 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计…