# Prometheus集成Spark
## 简介
Prometheus是一种开源的监控系统和时间序列数据库，用于记录和查询有关系统和应用程序的指标数据。而Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，可以在集群上进行分布式计算。本文将介绍如何将Prometheus集成到Spark中，以便监控和分析Spark应用程序的指标数据。
## Prometheus的基本原理
Prometheus使用
原创
2023-08-21 11:20:56
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思路一统一区域的监控目标，prometheus server两台监控相同的目标群体。改变后上面这个变化对于监控目标端，会多出一倍的查询请求，但在一台prometheus server宕机的情况下，可以不影响监控。思路二这是一个金字塔式的层次结构，而不是分布式层次结构。Prometheus 的抓取请求也会加载到prometheus work节点上，这是需要考虑的。上面这种模式，准备3台prometh
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2023-07-21 20:08:08
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# Spark 监控 Prometheus: 新手指南
在数据处理的世界里，Apache Spark 和 Prometheus 是非常重要的工具。Spark 负责大规模数据处理，而 Prometheus 则用于监控和指标收集。本文将带你逐步实现使用 Prometheus 监控 Spark 的整套流程。
## 总体流程
以下是实现 Spark 监控 Prometheus 的总体步骤：
| 步
原创
2024-10-22 05:48:42
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芯片，是诸多电子设备的核心。缺少芯片，我们的生活貌似将会变得不再像现在这样这么智能了。为增进大家对芯片的了解，本文将对继承电路芯片的封装以及芯片组加以介绍。如果你对芯片相关内容具有兴趣，不放继续往下阅读哦。芯片是一种集成电路，由大量的晶体管构成。不同的芯片有不同的集成规模，大到几亿；小到几十、几百个晶体管。晶体管有两种状态，开和关，用1、0来表示。多个晶体管产生的多个1与0的信号，这些信号被设定成
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2024-09-09 15:33:04
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最近项目需要使用mqtt协议，小白一枚，如有错误请指正。spring boot官方文档:https://docs.spring.io/spring-integration/reference/html/mqtt.htmlmqtt简介：MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模
prometheus 从v2.22 开始支持基于eureka的服务发现配置了（内置），对于基于eureka 的spring cloud 微服务解决方案的监控就很方便了，以下是一个简单的试用 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: g: image:
原创
2021-07-18 16:22:02
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监控的机制 1. 内省和探针 内省：通过内部执行指令返回状态 探针：通过外部探测，例如ping 2.推送和拉取 监控的类型 1.指标 指标的类型 测量型 计数型 直方图 指标摘要 计数 求和 求平均 中间数 百分数 标准差 变化率 2.日志 第二章 promethues 基于go语言,遵循apach ...
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2021-07-19 22:51:00
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Hue中spark 实现提交运行源码过程一．简介1.1 Hue notebook在Hue3.8版本之前，spark是以UI组件进行展示的。在3.8版本之后，为了支持不同语言例如python，scala并提供一个类似REPL（类似于一个终端可以编辑所有变成语言）的环境。Hue提供了notebook组件并将关于spark的运行逻辑放置在notebook UI中执行。为了执行Spark作业，需要安装Li
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2024-06-02 22:34:57
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一、版本说明Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下：spark-streaming-kafka-0-8spark-streaming-kafka-0-10Kafka 版本0.8.2.1 or higher0.10.0 or higherAP 状态Dep
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2023-08-06 18:23:34
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一、Spark 架构与优化器1.Spark架构 （重点）2.Spark优化器二、Spark+SQL的API （重点）1.DataSet简介2.DataFrame简介3.RDD与DF/DS的创建4.常用操作5、类型转换三、Spark外部数据源操作 （重点）1.Parquet文件(默认文件)2.Hive表3.MySQL表(MySQL)四、Spark+SQL的函数1.内置函数（org.apache.sp
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2024-05-30 09:54:38
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前言前面介绍了TinkerPop集成Neo4j的配置方法，并且实现了HA操作。这里有一个突出问题就是不管是使用Neo4j，还是自带的TinkerGraph都不可避免的面临一个问题——大数据量场景，也即分布式问题。鉴于此，Tinkerpop还提供了和Hadoop+Spark的集成解决方案，从而解决单节点问题。但是由于Spark中的数据一致性问题，不能修改数据，所以这种方案不能修改数据，也不能新增数据
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2023-12-14 19:13:58
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AS WE ALL KNOW，学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学，适用于数据量不大的场景（这里就别计较“不大”具体指标是啥了，哈哈）数据量大了，就需要用到其他技术了，如：spark, tensorflow，当然也有其他技术，此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧（WINDOWS环境）：pycharm(python开发环境), pyspark.
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2023-08-13 18:09:29
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上篇文章简单介绍了ES-Hadoop插件的功能和使用场景，本篇就来看下如何使用ES-Hadoop里面的ES-Spark插件，来完成使用spark想es里面大批量插入数据。
这里说明下ES-Hadoop是一个fat的maven依赖，也就是引入这个包会导入许多额外的依赖，不建议这么搞，除非是测试为了方便用的，实际情况是ES也单独提供了每个不同框架的mini包
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2023-10-05 12:54:45
149阅读
TensorFlow是谷歌提供的开源深度学习框架TensorFlowOnSpark: 是雅虎提供的集成到Spark上的深度学习框架鉴于我们使用的是Spark核心计算框架，现在搭建TensorFlow ON Hadoop Yarn开发环境整体搭建步骤，https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark/wiki/GetStarted_YARN网站上有详细介绍，主要
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2023-11-16 21:44:37
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最近在考虑Spark在消费Kafka 分区数据的过程中究竟反生了什么? 因为比较疑惑现有系统架构会不会遭遇这方面的瓶颈,遂决定去搞一把,一探究竟.关于Kafka做一下简短的总结,Kafka可参考附件1:多个TOPIC分布在多个Broker中每个TOPIC的数据以分区的方式分布在多个Broker中一个分区同时只能被一个Consumer消费同一个TOPIC允许被不同的Group重复消费,Group内不
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2023-08-10 17:28:22
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1 版本要求Spark版本：spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
Phoenix版本：apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin
HBASE版本：hbase-1.4.2
上面的版本必须是对应的，否则会报错2 Phoenix + HBase + Spark整合A:安装HBASE,这里略，默认都会 B:Phoenix + HBASE整合，参考：，要注意的是支
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2023-12-14 10:56:27
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最近刚开始接触大数据，一个日志分析系统，需要用Spark开发，Elasticsearch作为数据库来使用。所以第一步要解决的就是怎么从Spark去取Elasticsearch上的数据，下面是软件的版本信息。(基本原则是开发和集群的版本都要一致)开发环境 jdk: 1.8.0_91scala: 2.11.8spark: 2.1.0IntelliJ IDEA 2017.1.1(集成开发环境)集群环境
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2023-10-11 10:17:30
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6-7,使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。如果使用pyspark的话会比较简单，只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。但工程上为了性能考虑，通常使用的是scala版本的spark。本篇文章我们通过Tenso
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2023-08-25 22:06:09
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必要设置es.resourceElasticsearch资源位置，在该位置读取和写入数据。需要格式 <index>/<type>es.resource.read（默认为es.resource）用于读取（但不写入）数据的Elasticsearch资源。在同一作业中将数据读取和写入不同的Elasticsearch索引时很有用。通常自动设置（“ Map / Reduce”模块除外
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2023-08-23 12:48:59
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Prometheus and Ansible are two powerful tools commonly used in the field of IT operations and system administration. While they serve different purposes, their combination can greatly enhance the effi
原创
2024-02-26 13:15:27
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