一、概念Serverless的全称是Serverless computing无服务器运算，随着云原生技术的不断发展，应用的部署模式逐渐趋向于“业务逻辑实现与基础设施分离”的设计原则，而Serverless作为一种新的云计算模式，较好地履行了上述设计原则。Serverless可在不考虑服务器的情况下构建并运行应用程序和服务，它使开发者避免了基础设施管理，如集群配置、漏洞修补、系统维护等。Server
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2023-07-12 09:13:16
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文章目录一、YARN Proxy 概述二、环境准备三、Hadoop 中的 historyserver1）MapReduce Job History2）Spark History Server3）Flink History Server四、相关配置1）yarn proxyserver 配置2）historyserver 配置1、MapReduce Job History2、Spark Histor
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2023-11-13 12:41:42
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YARN History Server 是一个重要的 Hadoop 生态系统组件，负责存储和提供过往 MapReduce 作业的历史信息。通过 YARN History Server，我们能够监控、调试和分析应用的性能和资源消耗，从而有效优化系统及作业参数配置。
## 背景描述
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理架构。YARN
# 实现Spark HistoryServer的步骤
## 概述
在使用Spark时，我们通常需要查看历史运行记录以进行性能分析和故障排查。Spark提供了一个名为Spark HistoryServer的Web界面，它可以让我们轻松地查看和分析之前Spark应用程序的运行历史记录。在本文中，我将向你介绍如何实现Spark HistoryServer。
## 步骤概览
在开始实现之前，我们需要确
原创
2023-11-20 09:02:30
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# Spark 配置 History Server 教程
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种非常流行的工具，而 Spark 的 History Server 可以帮助我们查看作业的历史信息。不过，许多刚入行的小白在配置 Spark History Server 时可能会感到迷茫。今天，我会带您一步步配置 Spark 的 History Server，让您能够顺利地进行数据处理
原创
2024-10-17 13:30:53
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# Yarn History Server 开启使用指南
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个重要组件，负责管理和调度计算资源。Yarn History Server 是用于查看和管理历史作业信息的工具，极大地方便了用户对作业的监控和调试。本文将为您介绍如何开启 Yarn History Server，并提供相应的代码示例及
原创
2024-09-28 06:33:56
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# 如何实现spark_historyserver
## 概述
在使用Apache Spark进行大规模数据处理的过程中，我们通常需要监控和分析作业的执行情况，以便优化性能和调试问题。Spark提供了一个专门的组件，即spark_historyserver，用于收集、存储和展示Spark作业的执行历史数据。
在本文中，我将向你介绍如何实现spark_historyserver，以及每一步需要做
原创
2024-01-14 04:26:54
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# Spark HistoryServer 启动
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它支持大规模数据处理和机器学习。Spark提供了一个灵活且易于使用的编程模型，可以在各种数据源上进行高效的数据处理和分析。Spark提供了一个历史服务器(HistoryServer)来记录和展示Spark应用程序的运行历史和统计信息。
Spark HistoryServer是
原创
2023-10-20 17:15:07
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# Spark启动History Server
## 简介
Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具来处理大规模数据处理任务。其中，History Server是一个用于查看Spark应用历史记录的工具，可以帮助我们了解和分析应用程序的执行情况。
本文将介绍如何启动Spark History Server，并演示如何使用它来查看应用程序的历史记录。
## 启动His
原创
2023-10-17 06:26:08
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# Spark开启History Server
## 简介
在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们常常需要查看作业的执行历史和性能指标。Spark提供了一个称为History Server的组件，它能够保存和展示Spark应用程序的执行历史数据。本文将介绍如何开启Spark的History Server，并提供详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
下面是开启Spark His
原创
2023-07-22 15:55:15
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# 实现Spark HistoryServer页面教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(下载Spark)
B --> C(配置Spark)
C --> D(启动Spark HistoryServer)
```
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备工作
首先需要确保你已经下载并安装了Spark。如
原创
2024-06-20 03:23:24
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# 如何使用Yarn配置HistoryServer
在大数据处理和集群管理中，Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 是一个非常重要的组件。配置Yarn的HistoryServer可以帮助我们查看已完成的应用程序的状态。本文将详细介绍如何配置Yarn的HistoryServer，并附带一些代码示例和图示帮助你理解整个流程。
## 流程概览
在进行Yarn
原创
2024-09-11 05:16:41
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# Spark History Server清理周期简析
Apache Spark是一种强大的大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。Spark提供的History Server功能可以让我们查看之前的Spark作业和应用程序的详细运行信息。这对于性能调优和问题排查非常有用。让我们深入探讨一下Spark History Server的清理周期，以及如何管理这些历史数据。
## 什么是Sp
Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyse
计算机收发传统以太网1518字节数据帧,1998年IEEE标准802.1Q提出将帧长提高到1522字节,VLAN感知的交换机收到1518字节数据帧时,以正文之图处理之,交换机端口类型均为Hybird。概述打不打标记Tag，untag以及交换机的各种端口模式是网络工程技术人员调试交换机时接触最多的概念了。标记tag就是指VLAN的标签，数据包属于哪个VLAN的。交换机三种端口模式Access vla
摘要： 1、Operation category READ is not supported in state standby 2、配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3、多Master如何配置 4、No Space Left on the device（Shuffle临时文件过多） 5、java.lang.OutOfMemory, unabl
# Spark History Server Kerberos 认证详解
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。为了确保数据的安全性，尤其是在涉及敏感数据的环境中，Kerberos 认证成为了许多企业的首选。Spark History Server（历史服务器）允许用户查看已经完成的作业信息，而集成 Kerberos 认证将有助于保护这些信
hadoop启动启动方式1.逐一启动
2.分别启动dfs，yarn，如下：
sbin/start-all.sh 启动所有进程 用jps查看
sbin/stop-all.sh 停止所有进程
3.全部启动hadoop1.x使用，2.x中保留了该功能，但使用会报错sbin/start-dfs.sh
Spark作为内存计算框架，需要做一些优化调整来减少内存占用，例如将RDD以序列化格式保存。总结为两大块：1，数据序列化；2，减少内存占用以及内存调优。 数据序列化Spark着眼于便利性和性能的一个平衡，Spark主要提供了两个序列化库：Java Serialization：默认情况，Java序列化很灵活但性能较差，同时序列化后占用的字节数也较多。Kryo Serialization：Kryo的序
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2023-10-08 07:19:30
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[size=medium][color=red][b]Spark是一个快速、通用的计算集群框架，它的内核使用Scala语言编写[/b][/color][/size]，它提供了Scala、Java和Python编程语言high-level API，使用这些API能够非常容易地开发并行处理的应用程序。
下面，[b]我们通过搭建Spark集群计算环境，并进行简
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2024-10-27 11:36:30
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