1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

一.下载Spark 下载地址:http://www.eu.apache.org/dist/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.4.tgz 我这里测试这个地址最快,或者你可以去Spark的下载网站去试试别的链接:http://spark.apache.org/downloads.html 二.解压Spark安装包 例如我解压到了 E盘根目录,你可以自行放在任何目录: 三.安装 winutilis 这一条仅对没有在 window上安装 Hadoop 的

java.lang.NoSuchMethodError: javax.servlet.http.HttpServletRequest.isAsyncStarted()Z at org.spark_project.jetty.servlets.gzip.GzipHandler.handle(GzipHandler.java:) at org.spark_project.jetty.server.handler.ContextHandlerCollection.handle(ContextHandl

准备的测试数据文件hello.txt hello scala hello world nihao hello i am scala this is spark demo gan jiu wan le 将文件上传到hdfs中 #创建hdfs测试目录 hdfs dfs -mkdir /user/spark/input/ #上传本地文件hello.txt到hdfs hdfs dfs -put ./hello.txt /user/spark/input/ 代码(改为读取hdfs上的数据,并写入hdfs)

pom.xml 点击查看代码 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> &l

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

一.Spark 为什么比 MapReduce 要高效? 举一个例子: select a.state,count(*),AVERAGE(c.price) from a join b on (a.id=b.id) join c on (a.itemId=c.itermId) group by a.state 如果是用 hive 来实现,那么多个此作业将会被转换成 3 个 job 每一个 job 有 一个 map 和一个 reduce,reduce的结果会存储在 hdfs 上 1.hdfs 数据的存储

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

最近迁移集群,在hadoop-2.8.4 的yarn上跑 spark 程序 报了以下错误 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 开始以为yarn 资源争抢问题,后来发现是系统限制用户进程数问题. # 使用命令查看当前用户最大进程数 ulimit -u # centos7 在这里修改 ullimit -u 的值 sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf * sof

一.概述 1.什么是spark 从官网http://spark.apache.org/可以得知: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有: Speed:快如闪电(HADOOP的100倍+) Easy to Use:Scala——Perfect.Python——Nice.Java——Ugly.R Generality:Spark内核上可以跑Spark SQL.Spark S

跑spark程序的时候,公司服务器需要排队等资源,参考一些设置,之前不知道,跑的很慢,懂得设置之后简直直接起飞. 简单粗暴上设置代码: def conf(self): conf = super(TbtestStatisBase, self).conf conf.update({ 'spark.shuffle.service.enabled': 'true', 'spark.dynamicAllocation.enabled': 'false', , , , 'spark.sql.parquet.

首先,目标是写个python脚本,跑spark程序来统计hdfs中的一些数据.参考了别人的代码,故用了luigi框架. 至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好.本文主要就是聚焦快速使用,知其然不知其所以然. python写Spark或mapreduce还有其他的方法,google上很多,这里用luigi只是刚好有参考的代码,而且理解起来还是简单,就用了. 上代码: import luigi, sysfrom datetime import datetime, timedeltafr

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

通过cloudera的旧版VM(centos6版本)跑spark,之后,想看一下日志研究一下job,stage以及task,压力很大的发现完全没有日志,180088页面打开后: Event log directory: hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/spark/applicationHistoryNo completed applications found! 回过头来还是真心感到spark做得人性化,因为在页面提示中给了两个很重要的信息:一个是spa

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小

环境:ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1 一 spark 单机模式 部分操作参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html,我之前写的spark 1.0.1部署 1 安装scala,具体操作参考我之前的博文 2 解压spark1.1.0包,这里我下载的是编译好的包,spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -bin-hadoop2..tg

目录 Part III. Low-Level APIs Resilient Distributed Datasets (RDDs) 1.介绍 2.RDD代码 3.KV RDD 4.RDD Join Advanced RDDs 1.partition 2.自定义Aggregation函数 3.iterator-to-iterator transformation 4.KV排序例子 Distributed Shared Variables Broadcast Variables(immutable)

1 概述 开发调试spark程序时,因为要访问开启kerberos认证的hive/hbase/hdfs等组件,每次调试都需要打jar包,上传到服务器执行特别影响工作效率,所以调研了下如何在windows环境用idea直接跑spark任务的方法,本文旨在记录配置本地调试环境中遇到的问题及解决方案. 2 环境 Jdk 1.8.0 Spark 2.1.0 Scala 2.11.8 Hadoop 2.6.0-cdh5.12.1 Hive 1.1.0-cdh5.12.1 环境搭建略,直接看本地调试spar

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

对于每一个Linux学习者来说,了解Linux文件系统的目录结构,是学好Linux的至关重要的一步.,深入了解linux文件目录结构的标准和每个目录的详细功能,对于我们用好linux系统只管重要,下面我们就开始了解一下linux目录结构的相关知识. 当 在使用Linux的时候,如果您通过ls –l / 就会发现,在/下包涵很多的目录,比如etc.usr.var.bin ... ... 等目录,而 在这些目录中,我们进去看看,发现也有很多的目录或文件.文件系统在Linux下看上去就象树形结构,所以

mesos解决的问题 不同的分布式运算框架(spark,hadoop,ES,MPI,Cassandra,etc.)中的不同任务往往需要的资源(内存,CPU,网络IO等)不同,它们运行在同一个集群中,会相互干扰,为此,应该提供一种资源隔离机制避免任务之间由资源争用导致效率下降,考虑到资源利用率,运维成本,数据共享等因素,公司一般希望将所有这些框架部署到一个公共的集群中,让它们共享集群的资源,并对资源进行统一使用,这样,便诞生了资源统一管理与调度平台,典型的代表就是mesos和yarn. Mesos