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

流程一直处于Running状态,应该怎么停止? 概述 我们有遇到这种情况:可能由于某些原因,流程发起后一直处于Running状态,然后我们想Stop掉这些出问题的流程,这个时候你在Workspace里面进行操作,这个操作是不可能完成的,Workspace也会一直处于Loading状态. 这种情况下,您唯一的选择就是通过更新K2 Database来停止这些流程. 在执行这些操作之前,应该尝试通过Workspace停止流程实例,只有在Workspace处理不了的时候,才去更新K2 Database

在Spark中,一个应用程序要想被执行,肯定要经过以下的步骤:          从这个路线得知,最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task,通过并行或者并发的运行来完成真正的工作.由此可见,一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者.下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解.     task运行之前的工作是Driver启动Executor,接着Executor准备好一切运行环境,并向Driver反向注册,最终Driver向Executor发送

最近刚刚入手研究kubernetes,运行容器的时候,发现一直处于ContainerCreating状态,悲了个催,刚入手就遇到了点麻烦,下面来讲讲如何查找问题及解决的 运行容器命令: kubectl -f create redis.yaml kubectl get pod redis NAME                 READY     STATUS              RESTARTS   AGEredis-master-6jgsl   0/1       ContainerC

面试官问:为什么 Java 线程没有 Running 状态?我懵了 —— 转  芋道源码 什么是 RUNNABLE? 与传统的ready状态的区别 与传统的running状态的区别 当I/O阻塞时 如何看待RUNNABLE状态? Java虚拟机层面所暴露给我们的状态,与操作系统底层的线程状态是两个不同层面的事.具体而言,这里说的 Java 线程状态均来自于 Thread 类下的 State 这一内部枚举类中所定义的状态: 什么是 RUNNABLE? 直接看它的 Javadoc 中的说明: 一个在

Java虚拟机层面所暴露给我们的状态,与操作系统底层的线程状态是两个不同层面的事.具体而言,这里说的 Java 线程状态均来自于 Thread 类下的 State 这一内部枚举类中所定义的状态: 什么是 RUNNABLE? 直接看它的 Javadoc 中的说明: 一个在 JVM 中执行的线程处于这一状态中.(A threadexecuting in the Java virtual machine is in this state.) 而传统的进(线)程状态一般划分如下: 注:这里的进程指早期的

错误信息: 17/05/20 18:51:39 ERROR JobScheduler: Error running job streaming job 1495277499000 ms.0 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298) at org.apache.

Spark Streaming揭秘 Day14 State状态管理 今天让我们进入下SparkStreaming的一个非常好用的功能,也就State相关的操作.State是SparkStreaming中用来管理历史数据的结构.目前主要提供了updateStateByKey和MapWithStateRDD两个方法. updateStateByKey 首先,让我们先找一下这个方法的位置. 我们可以发现updateStateByKey这个方法并不在DStream中,而是在PairDStreamFunc

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):

2018-01-02 实遇记-Kindle好久没用,屏幕一直处于电池状态,怎么解决? 今天我翻腾出自己的kindle,好久没用了,屏幕一直是一个电池状态,充电头+线充了2个钟头,按电源键木有反应,也是网上查了一下,怎么弄,亲测插电脑上充电,等那么20分钟可以长按 kindle电源键,看是否有变化,可能直接就好了,也可能有反应,但是又恢复电池状态,别着急,让它自己在电脑上充着,我的又等了一会,也就10分钟不到,他自己就启动了. 遇到题目说的情况,可以长按电源键30面左右,如果电源灯有闪烁情况发生,

运行容器的时候,发现一直处于ContainerCreating状态,悲了个催,刚入手就遇到了点麻烦,下面来讲讲如何查找问题及解决的 运行容器命令: [root@master- ~]# kubectl run my-alpine --image=alpine --replicas= ping www.baidu.com 查看pods状态 [root@master- ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE my-alpine--knzc

应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码如下: JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaHiveContext sqlContext = new JavaHiveContext

1.某游戏的客户端每隔5分钟会向服务端报告一次玩家的账户积分,如果两次报告的时间间隔不大于5分钟,认为该玩家在这5分钟内在线,假设报告数据的格式如下: IP                   Datetime                Score 223.152.112.238      2014-08-22 12:01:35     54232 现有一天的数据,按时间按序保存,粗略估计玩家数在百万左右,请使用尽量少的硬件资源完成以下请求,统计在线时长最长的十个玩家:如果玩家两次提交的积分

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core

marathon重启app后一直处于waiting状态,查看marathon日志 # journalctl -u marathon -f 有如下日志: Jun 14 12:58:38 DataOne-002 marathon[15801]: [2019-06-14 12:58:38,321] INFO Offer [2a0fb98b-f8df-44e8-965c-54ad7203fa45-O1623]. Constraints for run spec [/app] not satisfied.

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag

k8s删除namespace一直处于terminating状态 当遇到删除ns是一直处于terminating情况可以用调k8s api进行删除. 1.创建api proxy. [root@node1 ~]# kubectl proxy --port=8081 2.把ns追加到json文件. [root@node1 ~]# kubectl get namespace ingress-nginx -o json |jq '.spec = {"finalizers":[]}' >te

删除pod,pod一直处于Terminating状态 [root@yxz-cluster01 deploy_yaml]# kubectl get pod -n yunanbao NAME READY STATUS RESTARTS AGE yxz-script-77974f5dc8-5qw9v 0/1 Terminating 5 40m 解决办法 强制删除: kubectl delete pod [pod name] --force --grace-period=0 -n [namespace]

问题描述:在现场或测试环境偶尔会出现用户提交的程序一直处于Accept状态无法调度运行的现象 问题分析:出现这种问题的原因一般有以下两种: 1.用户程序提交的队列当前是否已达到最大可运行程序数,当达到队列maxRunningApps后,提交的程序会处于等待状态,等有程序运行完才会被调度执行 解决方案1:等待正在运行的程序运行完或者将队列的maxRunningApps调大 2.如果用户队列没有达到maxRunningApps,则需要看YARN给用户分配的资源是否足以运行程序,在8088的Sched

Key Task 题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/129733#problem/D Description The Czech Technical University is rather old -- you already know that it celebrates 300 years of its existence in 2007. Some of the university buildings are old as well

作者:王燚光链接:https://www.zhihu.com/question/33270495/answer/93424104来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会