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

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

在spark内部,rpc可以用来实现不同组件(Driver, executor,client)之间的远程交互.而在同一组件内,spark还有事件监听机制,如spark中各种指标的采集主要就是通过事件监听机制获取的.另外,本文也会spark中metrics的采集过程做一个简要分析. 1,spark事件监听机制 spark的事件监听主要是通过总线机制将不同的监听事件和 事件监听器连接起来的.总体设计如下图所示: SparkListenerEvent具体包含的事件很多,如SparkListenerSt

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815920501530034696/ 承接上一篇文档<Spark词频前十的统计练习> Spark on standalone 类似于yarn的一个集群资源管理框架,spark自带的 yarn ResourceManager(进程) 管理和调度集群资源,主要包括:申请.调度.监控 NodeManager(进程) 管理当前节点的资源,以及启动container资源:CPU和内存(CPU决定快慢,内存决定生死) 注

AG排查和监控指南 1. 排查场景 如下表包含了常用排查的场景.根据被分为几个场景类型,比如Configuration,client connectivity,failover和performance. Scenario 笔记 Scenario Type Description Troubleshoot AlwaysOn Availability Groups Configuration (SQL Server) 排查:AG配置 Configuration 提供了一些典型的配置AG实例发生问题的

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

摘要:      Sprak Streaming属于Saprk API的扩展,支持实时数据流(live data streams)的可扩展,高吞吐(hight-throughput) 容错(fault-tolerant)的流处理.可以接受来自KafKa,Flume,ZeroMQ Kinesis  Twitter或TCP套接字的数据源,处理的结果数据可以存储到文件系统 数据库 现场dashboards等.   DStream编程模型 Dstream是Spark streaming中的高级抽象连续数

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

1.  介绍 Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架,建立在Spark Core之上,与Spark SQL.GraphX.MLib相并列. Spark Streaming是Spark Core的扩展应用,具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. 可以监控来自Kafka.Flume.HDFS.Twitter.Socket套接字等数据,通过复杂算法及一系列的计算分析数据,且可将分析结果存入HDFS.数据库或前端页面. 2. 工作原理 Spark的核心是RDD(或DataF

Spark Streaming 编程指南 Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLli

预览 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,支持高扩展,高吞吐量,实时数据流的容错流处理.数据可以从Kafka,Flume或TCP socket等许多来源获取,并且可以使用复杂的算法进行处理(比如map,reduce,join,window等高级函数).最终,处理的结果数据可以推送到文件系统,数据库或实时仪表盘上.           在内部,它的工作原理如下图.Spark Streaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,进而批量生成最终结果流

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

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Performance Counter 是量化系统状态或活动的一个数值,Windows Performance Monitor在一定时间间隔内(默认的取样间隔是15s)获取Performance Counter的当前值,并记录在Data Collections中,通过Performance Monitor能够查看系统的性能数据,是故障排除的极佳工具.Performance Counter数量很多,如果不了解计数器的功能,在选择计数器时,往往不知所措.由于SQL Server 是IO密集型的应用程

一,使用 Performance counter 监控Disk IO问题 1,Physical Disk vs. Logical Disk Windows可以在一个Physical Disk上划出若干个逻辑分区,每一个逻辑分区是一个Logical Disk.对于分配在同一个Physical Disk上的Logical Disks,其读写操作共享Physical Disk的IO带宽.Windows给每一个Logical Disk分配一个盘符,App通过盘符来读写数据. 关于Disk Perform

Hive现有支持的执行引擎有mr和tez,默认的执行引擎是mr,Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎,让hive能跑在spark之上: 在执行hive ql脚本之前指定执行引擎.spark.home.spark.master set hive.execution.engine=spark; set spark.home=/home/spark/app/spark--bin-spark-without-hive; set spark.master=yarn; Hive O