一、环境准备见《Spark3.1.2 on TDH622》二、补充jar包三、关键代码说明接入kafka数据JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream =
KafkaUtils.createDirectStream(
ssc,
## 科普文章：解析Spark UI的Job积压问题
### 什么是Spark UI的Job积压问题？
在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到一个问题，就是Spark UI上显示有大量的任务（Job）积压在队列中，导致作业执行速度变慢，甚至影响整个集群的性能。这种情况通常称为“Spark UI的Job积压问题”。
### 问题分析
当Spark作业提交到集群时，Spark会根据作业
原创
2024-06-30 06:12:53
29阅读
if (options.extract) { return ExtractTextPlugin.extract({ use: loaders, fallback: 'vue-style-loader', publicPath:'../../' }) } else { return ['vue-sty
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2020-04-17 15:18:00
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# 配置 Spark Job 运行超时
在使用 Apache Spark 时，有时候需要配置 Spark Job 的运行超时，以避免长时间无响应的任务。这项配置可以确保系统的稳定性和资源的合理运用。接下来，我将带你一步步实现 Spark Job 运行超时的配置，并通过代码示例进行详细讲解。
## 整体流程
首先，我们可以将整个过程概述为以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 06:58:10
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接到一个需求,让用户能够通过配置, 配置出自己想要的统计图, 填入数据分析需求:需要客户配置的数据项有哪些?客户配置数据的存储 JSON转String 存数据库就行.....一.可配置的项主标题(带颜色),副标题(带颜色)图表种类(分为 坐标系,非坐标系图, 差别在于 有无 xAxis, yAxis 属性)图表背景色是否需要开启类目是否需要开启工
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2024-03-21 15:05:12
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Spark的运行模式多种多样，灵活多变. 该系统当前支持几个集群管理器：单机版 – Spark附带的简单群集管理器，可轻松设置群集。Apache Mesos –通用集群管理器，也可以运行Hadoop MapReduce和服务应用程序。Hadoop YARN – Hadoop 2中的资源管理器。Kubernetes –一个开源系统，用于自动化、容器化应用程序的部署，扩展和管理。一、Spark运行模式
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2023-09-29 12:45:29
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在SparkContext的初始化过程中，会创建SparkUI。有了对WebUI的总体认识，现在是时候了解SparkContext是如何构造SparkUI的了。SparkUI是WebUI框架的使用范例，了解了SparkUI的创建过程，读者对MasterWebUI、WorkerWebUI及History
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2024-06-08 14:31:05
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文章内容调度方式FIFO 调度Fair 调度调度算法设计调度配置资源池实现和构建资源池实现资源池构建FIFO资源池构建Fair资源池构建优先级排序和任务调度总结 调度方式Spark 对于提交到同一个SparkContext的job，有两种调度方式，FIFO 和 Fair。 使用配置项spark.scheduler.mode 进行配置，默认为FIFO。 Spark对于调度算法进行了抽象，有个Sch
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2023-08-28 20:59:04
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一。job的运行频率设置 1.每天固定时间运行，比如早上8:10分钟：Trunc(Sysdate+1) + (8*60+10)/24*60 2.Toad中提供的： 每天：trunc(sysdate+1) 每周：trunc(sysdate+7) 每月：trunc(sys...
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2009-04-22 09:47:00
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## Python 不展示源码运行
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，它以简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者们的喜爱。在平时的开发过程中，我们经常需要展示代码运行的结果给他人或者记录下来，但有时我们又不希望暴露代码的源码。这时，我们可以使用一些方法来隐藏代码，仅展示运行结果。
### 方法一：使用注释
在 Python 中，我们可以使用注释来隐藏代码，只展示运行结果。具体做法是
原创
2023-12-11 05:27:44
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Spark 应用程序在提交执行后，控制台会打印很多日志信息，这些信息看起来是杂乱无章的，但是却在一定程度上体现了一个被提交的 Spark job 在集群中是如何被调度执行的，这里将会向大家介绍一个典型的 Spark job 是如何被调度执行的。
我们先来了解以下几个概念：
DAG: 即 Directed Acyclic Graph，有向无环图，这是一个图论中的概念。如果一个有向
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2024-02-04 20:17:06
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一、 Local 模式1、简介：Local模式可和你在IDEA里面设置的local[*]不同。所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，说的更加明白点就是单机模式。2、安装本地模式下载spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz包 上传到 Linux 并解压缩，放置在指定位置，路径中不要包含中文或空格官网地址：https://spa
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2023-08-11 15:03:33
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运行环境我们的项目程序需要结合运行环境（资源）才能运行和计算，为此需要准备好环境。xcall jps 查看机器进程；目前有的模式是local模式，独立运行模式，和yarn模式（生产环境使用最多）local模式（1台机器）不需要其他节点资源可以在本地运行spark的环境，不同于在IDEA运行的local方式（开发环境），local模式，不同于前面篇章代码里的local（运行完就不存在了）
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2023-09-29 11:57:13
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概述本文描述了Spark2的job的实现框架，并对其各个组成部分进行了介绍。spark的Job介绍从前面的文章中我们知道：一般来说Spark RDD的转换函数(transformation)不会执行任何动作，而当Spark在执行RDD的action函数时，Spark调度程序(scheduler)会构建执行图(graph)并发起一个Spark作业(Job)。Job由很多的Stage构成，这些Stag
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2024-06-12 05:48:15
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2.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统。1.1 Spark简介
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先
standalone集群启动后worker向master注册信息， 通过spark-submit提交任务时，在任务提交节点或Client启动driver， 在driver创建并初始化sparkContext对象，包含DAGScheduler和TaskScheduler，TaskScheduler与Master节点通讯申请注册Application，Master节点接收到Application的注册
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2023-12-26 16:07:15
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Overview)并发运行,这是普遍存在的通过网络请求资源，spark在SparkContext内提供资源的公平调度。 Scheduling Across Applications 运行在Spark集群中的每一个Saprk App都会获取到一组独立的Executor线程运行task并且未应用存储数据。如果多个用户需要共享集群资源的话，有如下几种取决于Cluster Manager的不同方式管理资
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2024-01-15 21:52:38
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由于spark的懒执行，在驱动程序调用一个action之前，spark应用不会做任何事情。 针对每个action，Spark调度器就创建一个执行图（execution graph）和启动一个Spark Job。 每个job有多个 stage组成，这些stage就是实现最终的RDD所需的数据转换的步骤。一个宽依赖划分为一个stage。 每个stage由多个tasks组成，这些tasks就表示每个并行
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2023-09-23 17:45:06
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在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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本文以wordCount为例，详细说明spark创建和运行job的过程，重点是在进程及线程的创建。实验环境搭建 在进行后续操作前，确保下列条件已满足。1. 下载spark binary 0.9.12. 安装scala3. 安装sbt4. 安装java启动spark-shell单机模式运行，即local模式 local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOMEMAS
原创
2015-05-28 16:46:34
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