我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度,操作如下: 1. 如图所示,打开spark管理页面,找到对应的任务,点击任务名datapre0 2. 进去之后,获得对应IP和端口  3. 访问api(linux直接通过curl访问) http://ip:4040/api/v1/application/Job_id 4. 其他API说明(对应spark官网连接 http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html#rest-api) /a

0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

概述 StreamingListener 是针对spark streaming的各个阶段的事件监听机制. StreamingListener接口 //需要监听spark streaming中各个阶段的事件只需实现这个特质中对应的事件函数即可 //本身既有注释说明 trait StreamingListener { /** Called when the streaming has been started */ /** streaming 启动的事件 */ def onStreamingStar

监控配置 spark的监控主要分为Master.Worker.driver.executor监控.Master和Worker的监控在spark集群运行时即可监控,Driver和Excutor的监控需要针对某一个app来进行监控. 如果都要监控,需要根据以下步骤来配置 修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加以下语句: SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.

目标: 监控Oracle某张记录表,有新增数据则获取表数据,并推送到微信企业. 流程: Kafka实时监控Oracle指定表,获取该表操作信息(日志),使用Spark Structured Streaming消费Kafka,获取数据后清洗后存入指定目录,Python实时监控该目录,提取文本里面数据并推送到微信.(Oracle一台服务器,Kafka及Spark在另外一台服务器) 架构: Oracle+Kafka+Spark Structured Streaming+Python centos7 o

标签(空格分隔): Spark 还记得上次的wordCount程序嘛?通过这个小程序,我们来一窥Spark的框架是什么样子的. sc.textFile("/usr/local/Cellar/apache-spark/1.3.0/README.md").flatMap(line => line.split(" ")).map(w => (w, 1)).reduceByKey(_+_).foreach(println) 整个单词统计的过程可以分为4个阶段:1

dd脚本: #!/bin/sh if [ -d "${1}" ]; then echo "!mkdir" else } fi cd ${} name=`date +%Y%m%d_%H%M%S` }${name}.iso && md5sum ${}${name}.iso >> md5sum.txt 监控脚本:“cut -b 4-14”中数字与用户名字有关. #!/bin/sh pid=`- | sed -n '1p'` watch -n k

一:History日志聚合的配置 1.介绍 Spark的日志聚合功能不是standalone模式独享的,是所有运行模式下都会存在的情况 默认情况下历史日志是保存到tmp文件夹中的 2.参考官网的知识点位置 3.修改spark-defaults.conf 4.修改env.sh 5.在HDFS上新建/spark-history bin/hdfs dfs -mkdir /spark-history 6.启动历史服务 sbin/start-history-server.sh 7.测试 webUI: ht

#!/bin/bash #/usr/hdp/current/flume-server/bin/flume-ng agent -c conf/ -f /usr/hdp/current/flume-server/Cold_TestConf/spooldircsv1.conf -n a1 -Dflume.root.logger=WARN,console >& & # #/usr/hdp/current/flume-server/bin/flume-ng agent -c conf/ -f

故障一定会发生,只是早晚的问题!作为一名DBA时刻要记着备份,备份的有效性同样重要,不要当某一天最需要的时候,发现悲剧了...验证rman备份是否可以成功还原,11g后可以通过命令验证但,验证全备份一般会很慢,生产库谨慎试验.验证命令并不会真正执行恢复,可以减去异机测试等的麻烦. RMAN> restore database preview;1.完全还原确定需应用哪个备份集2.可以看到0级备份和1级备份和将应用的归档日志 RMAN> restore database validate;1.检查

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

spark-shell  交互式编程 题目:该数据集包含了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 -- 请根据给定的实验数据,在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容: (1)该系总共有多少学生: (2)该系共开设来多少门课程: (3)Tom 同学的总成绩平均分是多少:

有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark","hello hadoop").toDS() ds1.flatMap(item => item.split(" ")).show() map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 val ds2=Seq(Person("zhangsan",15),Per

Spark Streaming Spark Streaming 介绍 批量计算 流计算 Spark Streaming 入门 Netcat 的使用 项目实例 目标:使用 Spark Streaming 程序和 Socket server 进行交互, 从 Server 处获取实时传输过来的字符串, 拆开单词并统计单词数量, 最后打印出来每一个小批次的单词数量 步骤: package cn.itcast.streaming import org.apache.spark.SparkConf impo

var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '文件地址.mp4'); xhr.setRequestHeader("Content-type", "application/x-www-form-urlencoded"); xhr.responseType = "blob"; xhr.onprogress = function (event) { if (event.lengthComputable

RDD RDD 是什么 定义 RDD, 全称为 Resilient Distributed Datasets, 是一个容错的, 并行的数据结构, 可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中, 并能控制数据的分区. 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, filter 等转换操作实现了 Monad 模式, 很好地契合了 Scala 的集合操作. 除此之外, RDD 还提供了诸如 join, groupBy, reduceByKey 等

Transformation算子 intersection 交集 /* 交集 */ @Test def intersection(): Unit ={ val rdd1=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5)) val rdd2=sc.parallelize(Seq(3,4,5,6,7)) rdd1.intersection(rdd2) .collect() .foreach(println(_)) } union 并集 /* 并集 */ @Test def union():

综合案例 文件排序 解法: 1.读取数据 2.数据清洗,变换数据格式 3.从新分区成一个分区 4.按照key排序,返还带有位次的元组 5.输出 @Test def filesort(): Unit ={ val source=sc.textFile("dataset/filesort.txt",3) var index=0 /* partitionBy:把所有的分区相关的数据组成一个新的分区 HashPartitioner(1):分成一个分区,使得在一个分区内总体有序 */ val r

前言 百度开放云(https://bce.baidu.com)是百度基于十五年基础架构核心技术积累推出的云服务,目前推出了14个云计算产品和9个大数据产品,并提供数字营销云.在线教育.物联网等10种解决方案.百度开放云安全.高性能.高扩展性的特点,可以帮助企业降低运维成本.提高生产效率和激发创新. 案例背景 开放云经过两年的快速发展,研发团队300多人,20多条产品线.随着业务快速发展和技术架构日益复杂,对研发交付能力不断提出更高要求,需要研发能非常快速构建出功能完善和质量稳定的产品.技术教练经

继上次的的<编制进度计划.保存基准>继续讲解如何对计划进行执行和监控. 计划执行即:反馈实际进度.反馈工作消耗(本文只考虑工时,不考虑成本).提出计划变更请求.如果你的企业实施了专门的PM系统,那么这些工作应该是各个执行人员分头反馈,但是如果用Project,那么就得劳驾项目经理同志去挨个手动填写了,哈哈苦B的项目经理! 计划监控有许多种方式,针对不通过的项目角色,可以提供不同的计划监控图表,特别是在项目组合管理中,更是繁多.本文只考虑单项目管理,用Project可以做到的计划监控,无非就是进