不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

1.client mode: In client mode, the driver is launched in the same process as the client that submits the application..也就是说在Client模式下,Driver进程会在当前客户端启动,客户端进程一直存在直到应用程序运行结束. 该模式下的工作流程图主要如下: 工作流程如下: 1.启动master和worker . worker负责整个集群的资源管理,worker负责监控自己的cpu

1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

最近在Hive中使用Spark引擎进行执行时(set hive.execution.engine=spark),经常遇到return code 30041的报错,为了深入探究其原因,阅读了官方issue.相关博客进行了研究.下面从报错现象.原因分析.解决方案几个方面进行介绍,最后做一下小结. (一)报错现象 ERROR : FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.Sp

最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Sp

前言          欢迎大家我分享和推荐好用的代码段~~ 声明          欢迎转载.但请保留文章原始出处:          CSDN:http://www.csdn.net          雨季o莫忧离:http://blog.csdn.net/luckkof 正文 For imap/pop: EmailServiceStub.java#sendMaillImpl(),当中statement: sender.sendMessage(messageId)去send mail,您能够

配置docker网络flannel时,配置etcd的key的时候出现以下错误 Error:  client: etcd cluster is unavailable or misconfigured; error #0: dial tcp 127.0.0.1:4001: getsockopt: connection refused; error #1: dial tcp 127.0.0.1:2379: getsockopt: connection refused error #0: dial t

经过几天闲暇时间的学习,终于又理解的深入了一些,关于Spark Client如何提交作业也更清晰了点. 在整体的流程图上是这样的: 大体的思路就是应用程序通过SparkSubmit提交程序后,自动在当前的JVM中启动Driver,然后与Master通信创建Excutor执行相应的任务. 自己整理了下流程图 以及的组件图: 可以看到大概是下面的步骤: 新建SparkContext 创建对应的scheduler和schedulerBackend val (sched, ts) = SparkCont

 先提供一个思路供大家参考,想将构建成功或者失败的信息发送给指定URL的话,可以这样:1.A构建后触发另一个构建B,构建B执行某个插件2.插件的功能:   (1)利用jenkins API获取构建A最后一次的构建信息,eg: http://192.168.212.73:8080/job/41_start_mongoDB/lastBuild/api/json (2)将获取到的构建信息(可以根据需求第二次封装)发送到指定URL 插件的内容其实就是http请求,可以用自己熟悉的语言写.     具体实

前提:完成hadoop + kerberos安全环境搭建. 安装配置spark client: 1. wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 2. 配置 指定hadoop路径 vim conf/spark-env.sh HADOOP_CONF_DIR=/xxx/soft/hadoop-2.7.3/etc/hadoop 配置环境变量: vim /etc/profile export SPARK

没有修改数据时,判断修改成功与失败 如果提交时的数据库里之前的数据一样(即没有修改就提交表单),会返回0,此时 判断修改成功用$save !== false 这样才会提示修改成功. $save=db('brand')->update($data); if($save !== false){ $this->success('修改品牌成功!','lst'); }else{ $this->error('修改品牌失败!'); }

ThinkPHP5如何修改默认跳转成功和失败页面 一.总结 一句话总结:直接修改默认跳转页面对应的模板文件的路径:'dispatch_success_tmpl' => APP_PATH . 'index' . DS . 'view/index/error.html', 1.ThinkPHP5修改默认跳转成功和失败页面启示是什么? a.任何需求都是可以百度一下的,说不定就找到了呢 b.thinkphp的位置都是很方便随便修改的 c.我看到了路径,看到路径就代表可以修改这个路径 d.页面的调整比较简

转载请注明来源https://www.cnblogs.com/sogeisetsu/p/11407830.html Linux不管上一条命令成功还是失败都执行下一个命令的方法 Linux不管上一条命令成功还是失败都执行下一个命令的方法就是用; 在用linux命令时候, 我们经常需要同时执行多条命令, 那么命令之间该如何分割呢? 分号: 顺序地独立执行各条命令, 彼此之间不关心是否失败, 所有命令都会执行. 实例 执行print 123 反馈Error: no such file "123&quo

在文章"从微信小程序访问APIM出现200空响应的问题中发现CORS的属性[terminate-unmatched-request]功能"中分析了CORS返回空200的问题后,进一步对APIM的CORS策略进行验证,深入学习<CORS 跨域资源共享>. 首先,我们已经学习到CORS需要浏览器和服务器同时支持.目前,所有浏览器都支持该功能,整个CORS通信过程,都是浏览器自动完成,不需要用户参与.而服务端则不同,它是实现CORS通信的关键.只要服务器实现了CORS接口,就可以

2.9. 管道和重定向 批处理命令连接执行,使用 | 串联: 使用分号 ; 前面成功,则执行后面一条,否则,不执行:&& 前面失败,则后一条执行: || ls /proc && echo suss! || echo failed. 能够提示命名是否执行成功or失败: 与上述相同效果的是: if ls /proc; then echo suss; else echo fail; fi 重定向: ls proc/*.c > list 2> &l 将标准输出和

之前也介绍过使用yarn api来submit spark任务,通过提交接口返回applicationId的用法,具体参考<Spark2.3(四十):如何使用java通过yarn api调度spark app,并根据appId监控任务,关闭任务,获取任务日志>; 但是我更喜欢使用该篇文章中介绍的使用java来调用spark-submit.sh shell提交任务,并从spark-sbumit.sh执行界面获取applicationId的方案.使用hadoop api方式需要配置好环境,以及根据

1,首先确保hadoop和spark已经运行.(如果是基于yarn,hdfs的需要启动hadoop,否则hadoop不需要启动). 2.打开idea,创建maven工程.编辑pom.xml文件.增加dependency. <dependency> <!-- Spark dependency --> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifac

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps

在安装PG数据库的过程中,会选择安装目录以及数据存放目录和端口,并需要选择Local,如果全部使用默认,并且设置好自己的密码后开始安装,前期进展还比较顺利,到了安装Database Cluster时,提示需要花费几分钟,没想到之后出现一个警告框,如下图. 点击OK,倒是可以安装到最后,一开始也没有管那么多.但是打开PG数据库登录的时候,出现错误"PostgreSql服务器未监听!",导致无法连接到PG数据库服务器.完了,服务器登不上,这下啥也干不成. 于是网上找办法,有的说是需要关闭防

关注本人微信和易信公众号: 微软动态CRM专家罗勇 ,回复216或者20160329可方便获取本文,同时可以在第一间得到我发布的最新的博文信息,follow me!我的网站是 www.luoyong.me. 从Dynamics CRM 2015 UR1 开始,新增了ExecuteTransactionRequest,主要是用来处理以前面临的窘境:执行多个消息,有些消息成功,有些消息失败,系统是让成功的成功,让失败的失败.当然从Dynamics CRM 2013起也不是无计可施,我的博文:Dyna

任务说明: (1) 用户输入用户名,如不存在此用户不能登录: (2) 用户在输入密码时,如果连续输入三次错误,则该用户被锁定一段时间; (3) 用户被锁定一段时间后,可再次进行尝试登录: 程序使用库: datetime https://docs.python.org/2/library/datetime.html pymysql http://pymysql.readthedocs.io/en/latest/index.html 数据库设计如下: 数据库数据形式如下 程序说明: 程序结构为顺序结