问题一：日志中出现：org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0原因分析： shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。 shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则
最近总结一波面试问题(包括python，MySQL，大数据等，一个人力量有限)，有兴趣查看 github1.数据倾斜的产生和解决办法？数据倾斜以为着某一个或者某几个 partition 的数据特别大，导致这几个 partition 上的计算需要耗费相当长的时间。在 spark 中同一个应用程序划分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面的多个 ta
文章目录一、Spark Thrift Server介绍二、部署Spark Thrift Server三、Spark Thrift Server的架构四、Spark Thrift Server如何执行SQL五、和HiveServer2的区别Spark Thrift Server的优点Spark Thrift Server的缺点六、结论 一、Spark Thrift Server介绍Spark Th
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2023-08-10 23:22:57
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1. RDD如何持久化数据?有两种方法可以持久存储数据，比如持久存储 persist()和cache() 临时存储在内存中。有不同的存储级别选项，比如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、DISK_ONLY等等。persist() 和 cache() 使用不同的选项取决于任务的要求。 2. 在Yarn上运行Spark时，是否需要在Yarn cluster的所
Spark生产优化
在大规模数据处理领域，Apache Spark已成为一种流行的选择。然而，为了确保Spark作业在生产环境中高效运行，我们需要进行一些优化。本文将介绍一些常见的Spark生产优化技术，并提供相应的代码示例。
### 1. 数据存储格式
合理选择数据存储格式可以大大提高Spark作业的性能。Parquet是一种列式存储格式，广泛用于Spark生态系统中。它具有良好的压缩性能和
1. git代码分支管理 DEV SIT UAT PET PRE PRD PROD常见环境英文缩写含义英文缩写英文中文DEVdevelopment开发SITSystem Integrate Test系统综合测试（内测）UATUser Acceptance Test用户验收测试PETPerformance Evaluation Test性能评估测试（通常叫压力
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2023-07-29 14:57:39
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spark优化可以从三个方面入手：1、spark运行环境：存储与计算资源2、优化RDD操作的使用方法3、参数调优1、运行环境的优化：spark参数设置有三种方法，1、集群配置；2、提交命令设置；3、程序中设置优先级是 3>2>1 （意思是如果都设置了，就执行3中的设置）1)、防止不必要的jar包上传与分发（当提交任务时，spark程序会将程序jar包和spar
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2023-08-25 13:32:27
59阅读
一、安装Spark1.检查基础环境启动hdfs查看进程 查看hadoop和jdk环境 2.下载spark 3.配置环境变量 4.启动spark 5.试运行python代码
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2023-06-26 11:14:11
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1、Yarn资源不足无法提交Spark的问题 2、Yarn-Client下网络流量的问题ResourceManager会接收你的提交
原创
2022-07-08 20:16:46
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目录 概要1. 生产/消费者模型2. 生产/消费者实现概要本章，会对“生产/消费者问题”进行讨论。涉及到的内容包括： 1. 生产/消费者模型生产/消费者问题是个非常典型的多线程问题，涉及到的对象包括“生产者”、“消费者”、“仓库”和“产品”。他们之间的关系如下：(01) 生产者仅仅在仓储未满时候生产，仓满则停止生产。 (02) 消费者仅仅在仓储有产品时候才能消费，仓
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2023-08-25 15:03:22
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1.Thread pool is EXHAUSTED! （原因： 并发状态下，线程池不够用）可以查这个网址： https://www.pianshen.com/search解决：增加dubbo的线程数<dubbo:protocol name="dubbo" port="-1" dispatcher= ...
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2021-10-28 18:08:00
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查看日志 tail： 显示指定文件末尾内容#动态读取文件内容（基本实时刷新）tail -f catalina.out# 读取文件最后100行tail -n 100 catalina.out#动态读取包含指定内容的行tail -f catalina.out |grep "actionKey"grep:文本搜索命令#搜索指定文件catalina.out中的异常信息grep "E...
原创
2023-03-01 11:31:06
127阅读
# Java 生产问题及解决方法
## 引言
在软件开发的过程中，出现各种各样的问题是不可避免的。特别是在 Java 开发领域，由于其复杂性和广泛应用，开发人员经常会遇到各种生产问题。本文将介绍一些常见的 Java 生产问题，并给出一些解决方法和示例代码。
## 内存泄漏
内存泄漏是 Java 开发过程中最常见的问题之一。当对象在不再使用时，如果没有正确释放内存，就会导致内存泄漏。这会导致内存
一、生产环境问题——Windows服务器运维：今天下午接到对校园主页更新招生宣传图片任务时，立即进入服务器修改代码时，发现系统运行中存在以下两个问题：(1)Windows 无法访问指定设备路径、文件,您可能没有合适的权限访问这个项目。(2)部分带有“.html”文件显示不正常，盘符显示不正常，系统自带工具大部会可以运行，例如:cmd能运行，其中notepad.exe无法执行。二、解决问题：（1）通
原创
2015-03-16 16:25:20
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# 从 Spark 生产数据到 Kafka
在大数据领域，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而 Kafka 则是一种高吞吐量的分布式消息系统。将 Spark 生产的数据直接发送到 Kafka 中，可以实现数据的实时处理和分发。本文将介绍如何将 Spark 生成的数据发送到 Kafka 中，并提供相应的代码示例。
## 为什么要将数据发送到 Kafka
Kafka 具有高吞吐量、低延
问题：生产环境流水表已经达到4000w条数据，不管是查询还是统计都受到了一定程度的影响。所以创建了分表，按照每个月进行存储。但是主表的数据还是很多，所以想到定时删除。注意：生产环境之前的配置不算高，所以执行的时候会出现cup飙升的情况。现在做了一次升配，目前是32核的CPU。执行的时候需要实时观察mysql所在服务器的cpu情况，如果持续飙升到100以上，就立马停止掉。这个方法不适用你的服务器。&
一、数据序列化概述 在任何分布式系统中，序列化都是扮演着一个重要的角色的。如果使用的序列化技术，在执行序列化操作的时候很慢，或者是序列化后的数据还是很大，那么会让分布式应用程序的性能下降很多。所以，进行Spark性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化。Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化，比如Shuffle。还有就是，如果我们的算子函数使用到了外部的数据（比如Java内置类型，或
限制容器日志大小Docker在不重建容器的情况下，日志文件默认会一直追加，时间一长会逐渐占满服务器的硬盘的空间，内存消耗也会一直增加。以下方式可以控制日志文件大小：启动容器时，通过参数来控制日志文件的个数和大小# 设置容器日志文件最大10MB，最大日志文件数量为3
docker run -it --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3 redis全局日
1. 生产环境发生cpu飙高的问题？如何定位解决呢？
线程运行cpu(cpu使用率飙高)
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2023-07-25 16:28:17
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Java程序必须运行在JVM之上，所以，我们第一件事情就是安装JDK。JDK(Java Development Kit)，是Java开发工具包，它提供了Java的开发环境(提供了编译器javac等工具，用于将java文件编译为class文件)和运行环境(提 供了JVM和Runtime辅助包，用于解析class文件使其得到运行)。JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境(JRE)，一堆Ja
