Spark2.1.1 最近运行spark任务时会发现任务经常运行很久,具体job如下: Job Id  ▾ Description Submitted Duration Stages: Succeeded/Total Tasks (for all stages): Succeeded/Total 16 (kill)treeReduce at CRFWithLBFGS.scala:160 2018/12/03 12:39:50 2.3 h 0/5 196/4723 job中正在运行的stage如下

为了能够让win10系统更加安全稳定,很多用户都会时不时为自己的电脑安装补丁.不过,部分用户在为win10系统更新补丁时,却会遇到进度条一直卡在0%不动的问题.这该怎么办呢?下面,小编就告诉大家解决该问题的具体方法. 具体如下: 1.ctrl+shift+esc 打开“任务管理器”,找到“服务”页,找到wuauserv,右键选“重新启动”. 2.win+i打开“更新与安全”->windows更新,重试.即可解决.

参考 Importing maven project 卡在%9不动 https://blog.csdn.net/weixin_43197380/article/details/89220337

1.mongodb官网下载:http://www.mongodb.org/downloads 2.双击程序安装,会出现如下,卡着不动,时间太久,也取消不了 3.是因为安装时默认勾选 compass 图像管理工具,可以先不安装 4.打开任务管理器,结束安装进程 5.重新安装时,取消 compass 的默认勾选 6.单独下载图形管理工具

2018.9.7 问题描述: 通过ng serve命令启动angular应用时,卡在95%, ctrl+c 停掉后看到错误内容为找不到ng_modules下的angular模块下的package.json文件. --- 之前在网上下过小demo,依赖包都很旧了,因为时间久远, 但是一切正常可以运行.(使用 cnpm 来复原的包) --- 初学angualr,所有相关的东西,直接上手最新版, npm:6.4.1 ng v ng serve 出现错误停在95% \node_modules\_@ang

在104上面执行,经常会发生卡到了如下一句话: storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 当再次卡顿的时候,我直接退出,然后通过yarn看后台的日志到底发生了什么,一看在这个地方频繁的爆出链接zookeeper失败:一看日志中的打出来的zookeeper的地址竟然只有127.0.0.1: 原来修改代码,直接copy官网的demo,HBase的config直接new,但是其实是应该通过 def getHBaseConfig() = { v

原因: 使用root用户运行spark代码 解决方法:使用非管理员账户运行spark即可 [userone@localhost bin]$ ./add-user.sh What type of user do you wish to add? a) Management User (mgmt-users.properties) b) Application User (application-users.properties) (a): b Enter the details of the ne

处理方式: 1.对项目的.project文件去掉下面两个配置 org.eclipse.wst.jsdt.core.javascriptValidator 和 org.eclipse.wst.jsdt.core.jsNature 2.重启Eclipse后则正常.

转载请注明出处. 前言:  本实验来自斯坦福大学cs140课程,只限于教学用途,以下是他们对于Pintos系统的介绍:  Pintos is a simple operating system framework for the 80x86 architecture. It supports kernel threads, loading and running user programs, and a file system, but it implements all of these in

前段时间我们公司项目 要把sql server 转oracle 分享一下心得 也记录一下问题 开始我研究了一段时间 然后下载了 oracle 11g 版本 和 PL/SQL(客户端) 和sql server 不同的是 oracle 没有自己的客户端  需要用第三方的软件运行 PL/SQL 就是一个  sqldeveloper 也是一个,PL/SQL 我觉得比较稳定一点.但是2个都安装的话 刚好互补了 oracle 容易出现 无监听 什么 的错误 可以参考 http://jingyan.baidu

spark 2.1.1 spark应用中有一些task非常慢,持续10个小时,有一个task日志如下: 2019-01-24 21:38:56,024 [dispatcher-event-loop-22] INFO org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - Got assigned task 40312019-01-24 21:38:56,024 [Executor task launch worker for task 4

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

转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等.shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作.后面先总结一下我对Spark内存模型的

今日在windows上用spark写hbase的函数 saveAsHadoopDataset 写hbase数据库的时候,遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 错误,程序卡在那里不动了,百度后发现是我的windows上面hosts文件没有配置. 观察ambari的hosts显示 然后我开始配置hosts ip1 a.hadoop2.com ip2 a.hadoop3.com ip3 a.hadoop4.com 配

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势. 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,要

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让

MemSQL 取代 HDFS 与 Spark 结合,性能大幅提升 3,597 次阅读 - 基础架构 Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架.其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解.虽然Spark是在操作大数据集上很有优势,但是它仍然需要将数据持久化存储,HDFS是最通用的选择,和Spark结合使用,因为它基于磁盘的特点,导致在实时应用程序中会影响性能(比如在Spark Streaming计算中).而且Spark内置就不支持事务提交(commit transactions). 本文

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect

转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H

SparkStreaming-Tasks-数量如何设置? sparkstreaming task 数量设置_百度搜索 spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案 - stark_summer - ITeye博客 如何在执行spark streaming 执行过程中,增加executor数量_百度知道 Spark reduce task数目设置,解决小任务过多slave挂掉 - CSDN博客 Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.c

安装ESXI 5.5卡在LSI_MR3.V00解决方案 方法一 故障现象 此问题无论使用VMware官方镜像还是HP的自定义镜像都会出现一下情况并卡着不动.(此文档普遍存在各种服务器上,包括其它厂商服务器) 故障原因: 故障原因VMware官方和HP官方并没有说明,解压此驱动包后可以看出为”MegaRAID SAS Invader Controller”的阵列卡驱动,估计是此驱动issue. 解决方法 如果是用U盘安装,请直接在U盘根目录中将”LSI_MR3.V00“删除,在U盘根目录下复制一份