1. Spark监控页进入对应的application进入Tracking URL选择Streaming2. 监控指标Input Size 每个批次处理输入数据大小（如多少条日志）Processing Time 每个批次处理时间Scheduling Delay 每个批次延迟时间Status 每个批次的状态 queued排队等待，processing正在执行Active Batches 执行中/等待
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2024-02-26 14:33:29
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正在找副业，记录程序员生活的点点滴滴大数据组件，离线用过hadoop，实时用过spark。Hadoop现在比较稳定了，面试主要就是问Spark。包括我工作这么多年，都没搞清过底层到底是怎么运行的，但是有些东西 懂的人一说就通了，优化起来也会有思路。我下面给spark梳理一下。做个基本概要，方便面试。一、spark运行原理： 1.提交spark任务，构建spark application运行环境，启
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2024-06-06 14:41:12
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在应用spark时，经常要获取任务的执行进度，可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能。以下代码仅供参考，欢迎交流。 效果显示：代码： package org.apache.spark.zpc.listener
import org.apache.spark.Logging
import org.apache.spark.scheduler._
import
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2023-11-27 10:29:39
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日志信息如下所示：1.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -0800] "GET /majihua/article/284234 HTTP/1.1" 200 12341.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -080
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2024-06-26 05:58:41
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本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解析 文章目录1.两个重要的主角DriverExecutorSpark 运行流程2.spark的部署模式2.1 spark部署类型2.2 Yarn模式下的运行机制3.Spark 任务调度3.1 Spark Stage级调度3.2 Sp
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2024-04-03 19:31:02
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目录0. 相关文章链接1. Local 模式1.1. 解压缩文件1.2. 启动 Local 环境1.3. 命令行工具1.4. 退出本地模式1.5. 提交应用 2. Standalone 模式 2.1. 解压缩文件 2.2. 修改配置文件2.3. 启动集群2.4. 提交应
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2023-09-21 20:26:45
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import javax.mail.Authenticator;
import javax.mail.Message.RecipientType;
import javax.mail.PasswordAuthentication;
import javax.mail.Session;
import javax.mail.Transport;
import javax.mail.inter
jobserver在运行用户的作业时，需要提供相关的监控信息给用户，包括作业运行进度、各个阶段的运行诊断、节点的信息等。 一 日志展示 spark执行任务时按照宽窄依赖将任务划分为不同的stage，每个stage包含多个task，在此以stage和task的完成情况展示任务执行
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2024-04-09 02:02:37
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您是否曾经对运行了几个小时的Spark作业感到沮丧，但由于基础设施问题而失败了。 您会很晚才知道此故障，并浪费了数小时的时间，当Spark UI日志也无法用于事后检查时，它会更加痛苦。 你不是一个人！ 在这篇文章中，我将介绍如何启用与Spark logger搭配使用的自定义记录器。 该定制记录器将收集从被动监视到主动监视所需的所有信息。 无需为此设置额外的日志记录。 Spark
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2023-08-08 09:01:23
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用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。
这里的log分：
（1）spark本身运行的log
（2）代码里面业务产生的log
spark on yarn模式，如果你的hadoop集群有100台，那么意味着你的spa
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2024-03-03 21:17:40
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任务监控 一、 Spark Web UI 对于 Spark Streaming 任务的监控可以直观的通过 Spark Web UI ，该页面包括 Input Rate, Scheduling Delay、Processing Time 等，但是这种方法运维成本较高，需要人工不间断的巡视。这其中包括接受的记录数量，每一个batch内处理的记录数，处理时间，以及总共消耗的时间。&n
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2023-08-22 11:54:10
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程，介绍了Spark核心编程的基础知识。工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是，Hadoop框架是基于简单的编程模型（MapReduce），并且它使用的计算解
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2024-09-27 14:08:06
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CompositeService 多个service封装，service定义了状态机状态改变的合法情况。重要的方法是（子类需要实现的）：serviceStart,serviceInit,serviceStop 里面的服务有:Dispatcher,ClientRMService,ApplicationMasterService,AplicationMasterLauncher,AdminS
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2024-07-27 22:48:42
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Cron是一个用于调度脚本和命令的Linux实用程序，本指南将向你展示几个查看在crontab列表中调度的当前cron作业的选项。前提条件有sudo权限的用户帐户访问终端窗口/命令行(Ctrl +alt +t.Ctrl +alt +F2 )在Linux中列出Cron作业如何列出正在运行的所有活动Cron作业要列出当前用户的所有计划的cron作业，请输入：crontab -lCron作业通常位于后台
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2024-03-24 13:42:03
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# 查看正在执行的Spark任务
Apache Spark是一种开源的分布式计算系统，用于大规模数据处理。在Spark中，任务是以作业的形式提交和执行的。作业可以包含多个任务，每个任务由一个或多个阶段组成。要了解正在执行的Spark任务的状态和进度，可以使用Spark的监控和管理工具。本文将介绍如何使用代码示例来查看正在执行的Spark任务。
## 1. 查看Spark任务的状态
Spark
原创
2023-09-27 03:44:55
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Spark的三种提交模式Spark内核架构，其实就是第一种模式，standalone模式，基于Spark自己的Master-Worker集群第二种，是基于YARN的yarn-cluster模式第三种，是基于YARN的yarn-client模式。如果，你要切换到第二种和第三种模式，很简单，将我们之前用于提交spark应用程序的spark-submit脚本，加上–master参数，设置为yarn-cl
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2024-06-06 05:10:39
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当今，利用分析的最流行和有效的企业用例之一是日志分析。 如今，几乎每个组织都日复一日地运行着多个系统和基础架构。 为了有效地保持业务运行，这些组织需要知道其基础架构是否正在发挥最大的潜力。 查找涉及分析系统和应用程序日志，甚至可能对日志数据进行预测分析。 通常，所涉及的日志数据量很大，这取决于所涉及的组织基础结构的类型以及在其上运行的应用程序。 日志数据处理管道。 由于计算限
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2024-07-24 21:55:09
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22.combineByKey def combineByKey[C](createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) => C,
mergeCombiners: (C, C) => C,
partitioner: Partitioner,
mapSideCombine: Boolean
Spark 任务执行流程分析 Spark 任务的任务执行流程文字详细描述(1)、将我们编写的程序打成 jar 包 (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行 (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代
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2023-07-04 09:52:43
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celery原理与组件1.1 celery应用举例1.Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用
到异步任务，就可以考虑使用celery
2.你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,你过一
段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行
