# 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
35阅读
# 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
219阅读
# 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
84阅读
# 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
373阅读
# 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
58阅读
# 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
163阅读
# 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
164阅读
1、spark的ThriftServer介绍spark的thriftServer是在hiveServer2基础上实现的 ， 提供了Thrift服务，也就是提供了远程的ODBC服务用户画像，对受众目标进行筛选 ， 数据源是在hive数仓的；早期直接通过hive on spark的方式去做处理 ， 但是发现性能不好，处理慢后来改用了thriftServer，采用jdbc的方式，
转载
2023-05-22 15:35:35
778阅读
# 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
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
[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
转载
2024-10-27 11:36:30
17阅读
# 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
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
转载
2023-10-08 07:19:30
132阅读
# Yarn HistoryServer 设置端口的详细教程
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组件，负责管理计算资源和任务调度。在使用Yarn的过程中，HistoryServer用于保存应用程序的历史信息，以便用户随时查看。如果您的集群中有多个应用程序需要同时运行，您可能会遇到端口冲突的问题。
本文将详细介绍如何设置Y
# Spark HistoryServer 究竟做了什么？
Spark HistoryServer 是 Apache Spark 提供的一个重要工具，它用于记录和展示 Spark 应用程序的执行历史信息。通过 Spark HistoryServer，用户可以查看已完成的 Spark 作业的详细信息，包括作业的运行状态、执行时间、任务数量、资源使用情况等。本文将介绍 Spark HistorySe
原创
2024-02-05 03:30:37
103阅读
配置文件：spark-defaults.confspark.eventLog.enabled truespark.eventLog.dir hdfs://IP:8020/spark-events #提前创建好目录spark.eventLog.compress true #压缩，减少资源消耗配置文件：spark-env.shExp
原创
2022-01-14 14:19:21
259阅读
spark分析手机行为日志一、数据描述二、需求：使用spark查询提取日志中的数据，转成 sql 表字段结构化数据 一、数据描述样例分析使用的是两条手机用户产生的日志信息：op.log 内容如下：1593136280858|{"cm":{"ln":"-55.0","sv":"V2.9.6","os":"8.0.4","g":"C6816QZ0@gmail.com","mid":"489","nw
# 设置CDH Spark History Server的启动内存
在大数据环境中，Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，它能够以极高的速度处理大规模数据。这篇文章将帮助你了解如何在CDH环境下设置Spark History Server的启动内存，保证你的Spark应用程序能够有更好的性能和稳定性。
## 整体流程
首先，我们需要明确设置Spark History Server启动内存
原创
2024-10-18 09:59:13
68阅读
执行spark-sql时，查询数据量超过1.7亿行，数据量大小38G，出现系统盘占用突然变高的情况 检查为 /tmp 目录下，spark生成的临时目录占用了大量的磁盘空间，生成的spark临时文件超过15G了。 解决方案为： 1、删除 /tmp/spark* 的文件 rm -rf /tmp/spark* 2、修改spark执行时临时目录的配置，在 conf 目录下的s
转载
2023-09-05 11:55:19
138阅读
