我们在初始化SparkConf时，或者提交Spark任务时，都会有master参数需要设置，如下：conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)/bin/spark-submit \
--cluster cluster_name \
--mas
1.四个需求 需求一：求contentsize的平均值、最小值、最大值 需求二：请各个不同返回值的出现的数据 ===> wordCount程序 需求三：获取访问次数超过N次的IP地址 需求四：获取访问次数最多的前K个endpoint的值 ==> TopN 2.主程序LogAnalyzer.scala 1 package com.ibeifeng.bigdata.sp
声明：没博客内容由本人经过实验楼整理而来内容描述在给定的日志文件是一个标准的Apache2 程序产生的access.log文件，根据业务需求，我们需要分析得到下面几方面的数据：统计每日PV和独立IP统计每种不同的HTTP状态对应的访问数统计不同独立IP的访问量统计不同页面的访问量Apache日志格式首先下载apache日志文件 wget http://labfile.oss.aliyuncs.co
# 如何查看Spark的日志
Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，它提供了丰富的日志信息帮助开发者调试和优化程序。在Spark应用程序运行过程中，日志文件记录了各种信息，包括任务执行情况、性能指标、错误信息等。本文将详细介绍如何查看Spark的日志。
## 1. 日志级别
Spark的日志分为不同级别，常见的日志级别包括：
- INFO：提供对Spark应用程序运行状态
# 如何通过YARN Spark页面监控Spark作业
在大数据处理的过程中，Spark是一个非常强大的框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是用来管理集群资源的工具。通过YARN的Spark页面，我们可以实时监控和查看Spark作业的状态，进而及时发现并解决问题。本文将通过一个具体问题来阐述如何利用YARN Spark页面进行监控。
## 问题背
北风网spark学习笔记对于Spark作业的监控，Spark给我们提供了很多种方式：Spark Web UI，Spark History Web UI，RESTFUL API以及Metrics。SparkWebUI以及监控实验每提交一个Spark作业，并且启动SparkContext之后，都会启动一个对应的Spark Web UI服务。默认情况下Spark Web UI的访问地址是driver进程
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2023-09-01 17:46:32
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# Spark UI怎么看数据输出
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据并行计算任务。在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到需要查看数据输出的需求，以确保我们的数据处理结果是正确的。Spark提供了一个方便的用户界面（UI）来监视作业的进度和输出结果。本文将介绍如何使用Spark UI来查看数据输出，并解决一个实际问题。
## 实际问题
假设我们有一个包含大量用
# Spark 执行情况监控与分析
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，因其高效的内存计算和快速的数据处理能力而备受青睐。在开发和运维过程中，了解 Spark 作业的执行情况是至关重要的。这不仅能帮助开发人员调试和优化程序，还能确保资源的有效利用。本文将详细探讨如何查看 Spark 的执行情况，包括使用 Spark UI、日志文件和代码示例。
## Spark UI
#
## 如何在Spark界面中查看Stage图
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了高级的API用于分布式数据处理。在Spark应用程序执行过程中，任务会被划分为不同的Stages，这些Stages会被Spark执行引擎进行优化和调度。
在Spark的Web界面中，可以查看应用程序的执行情况，包括Stage的执行情况和依赖关系。下面将介绍如何在Spark界面中查看S
# Spark: 如何查看读入的数据
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的分布式计算能力，用于处理大规模数据集。在使用 Spark 进行数据处理之前，我们通常需要先读取数据。本文将介绍如何使用 Spark 查看读入的数据，并解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含用户购买记录的大型数据集。数据集的每一行都包含用户ID、购买日期和购买金额。我们想要
原创
2023-07-31 07:43:28
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# Redis持久化方式的选择及应用场景分析
## 引言
Redis是一种高性能的内存数据库，它的数据存储在内存中，所以具有快速读写的特点。然而，当Redis服务重启或者发生意外情况导致数据丢失时，需要一种持久化方式将数据保存到硬盘上，以保证数据的安全性和持久性。Redis提供了两种持久化方式：RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。本文将介绍这两种持
一、SparkSQL的进化之路
1.0以前： Shark
1.1.x开始：SparkSQL(只是测试性的) SQL
1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe
1.5.x: SparkSQL 钨丝计划
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2023-07-12 10:07:52
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troubleshooting YARN队列资源不足导致的application直接失败
现象：
如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。
你可以指定提交到某个yarn队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。
跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：500
# 如何查看自己项目的Spark版本
在开发或运行一个基于Spark的项目时，了解Spark的版本是非常重要的。因为不同的版本可能会有一些API或功能上的差异，这将直接影响到项目的编译和运行。下面将介绍如何查看自己项目所使用的Spark版本。
## 通过代码示例查看Spark版本
查看Spark的版本可以通过SparkSession对象中的version属性来实现。下面是一个简单的Scala
# 项目方案：Docker部署Elasticsearch并查看日志
## 1. 背景描述
在使用Docker部署Elasticsearch时，我们需要监控Elasticsearch的日志以便及时发现和解决问题。本项目方案将介绍如何在Docker环境下部署Elasticsearch并查看其日志。
## 2. 解决方案
### 2.1 Docker部署Elasticsearch
首先，我们需要创建
第一章：Spark监控概述1.1 Spark监控概述1.2 $SPARK_HOME下进行配置1.3 Spark-shell本地测试第二章：其它的监控方式2.1 REST API2.2 REST API的具体使用第三章：Shared Variables3.1 Broadcast Variables3.1.1 普通的join3.1.2 BroadCastJoin3.2 Accumulator一、Spa
# **Spark Executor 运行情况监控**
在使用 Spark 进行大数据处理时，了解 Executor 的运行情况是非常重要的。Executor 是 Spark 中负责执行任务和计算的工作单元，通过监控 Executor 的运行情况可以帮助我们优化任务执行效率，提高作业的性能。本文将介绍如何查看和监控 Spark Executor 的运行情况。
## 查看 Executor 运行
# 如何查看Spark上的Executor日志
在Spark应用程序中，Executor是负责运行任务的工作节点。Executor日志包含了执行任务的详细信息，对于调试和优化Spark应用程序非常有帮助。本文将介绍如何查看Spark上的Executor日志，以帮助您更好地理解和优化您的Spark应用程序。
## 1. 查看Executor日志的位置
Spark的Executor日志通常保存在
1.Spark运行模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地分
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2023-07-06 23:45:13
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1、本地模式（开发）：运行在单机上（路径：spark/bin）交互式运行(Python)：./pyspark --master local[*]交互式运行(Scala)：./spark-shell --master local[*]提交Spark作业：./spark-submit --master local[*] --name [applicationname] .py文件 file:///[输
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2023-08-30 16:15:38
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