1 JDDB超时JDBC 是 Java 应用程序中用于访问数据库的一套标准 API类型4驱动是通过socket来处理字节流的。如果socket超时设置不合适，类型4驱动也可能有同样的错误（连接被阻塞）。1.2 JDBC超时层次应用程序WAS与数据库间的超时的层次更上层的超时依赖于下层的超时，只有当较低层的超时机制正常工作，上层的超时才会正常。1.2.1 事务超时事务超时是在框架（Spring、EJ
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2023-11-10 01:52:27
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恰当的JDBC超时设置能够有效地减少服务失效的时间。本文将对数据库的各种超时设置及其设置方法做介绍。
[b][size=large]真实案例：应用服务器在遭到DDos攻击后无法响应[/size][/b]
在遭到DDos攻击后，
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2023-10-06 22:05:13
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线上 hive on spark 作业执行超时问题排查案例分享大家好，在此分享一个某业务系统的线上 hive on spark 作业在高并发下频现作业失败问题的原因分析和解决方法，希望对大家有所帮助。1 问题现象某业务系统中，HIVE SQL 以 hive on spark 模式运行在 yarn上指定的资源队列下，在业务高峰期发现部分 SQL 会报错，但重试有时又能够成功。作业具体报错信息，和示例
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2023-08-25 16:52:18
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今日线上突发一个问题，应用假死，不接受http请求，排查日志，发现有大量的 The last packet successfully received from 异常。首先排查数据库和链接池配置<bean id="dataSource" class="org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource"
destroy-method="close
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2023-07-11 23:13:12
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Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2022-03-24 09:46:16
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Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2021-07-07 10:47:01
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今天来聊聊JDBC鲜为人知的超时机制。
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2021-09-15 10:39:07
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# 如何实现Spark Task超时
在进行大数据处理时，Apache Spark是一个非常受欢迎的分布式计算框架。有时候，某些任务可能因为数据量过大或其他原因导致超时，这在生产环境中可能会引发一系列问题。在本文中，我们将讨论如何实现Spark Task的超时设置，并按照以下流程进行操作。
## 处理流程
为了让你更好地理解实现Spark Task超时的步骤，以下是我们需要遵循的流程：
|
原创
2024-09-13 06:41:12
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# Spark参数超时设置指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的计算框架。然而，在实际使用中，我们可能会遇到作业超时的问题。设置合理的超时参数可以帮助我们更好地管理Spark作业。本文将详细讲解如何在Spark中设置超时参数，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## 一、整件事情的流程
为了设置Spark的超时参数，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作
1、RDD创建方式：①从文件系统中加载数据，②通过并行集合（数组）。从文件系统中加载数据： Spark的SparkContext通过TextFile()读取数据生成内存中的RDD（字符串类型）。 .textFile()方法支持的数据类型：①本地文件系统(例：sc.textFile(“file:///[输入文件路径]”)，注意：file后是3个“/”)；②分布式文件系统(例：sc.textFile
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2023-10-09 15:27:13
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1.加mysql jarspark-shell --master local[2] --jars /Users/walle/app/mys
原创
2022-08-01 20:29:14
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# 实现"spark 超时重试"的步骤
## 1. 确定任务
首先我们需要明确任务是什么，即在 Spark 作业中实现超时重试功能。
## 2. 引入相关依赖
在项目中引入必要的依赖库，以便实现超时重试功能。一般可以使用 Apache Commons Lang 库。
```markdown
引入依赖：
```xml
org.apache.commons
commons-
原创
2024-05-08 03:54:44
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# 使用 Spark 和 Doris 处理超时问题的指南
在现代数据处理应用中，处理超时问题是一个常见且重要的挑战。通过本文，我们将向你介绍如何使用 Apache Spark 及其与 Doris 的集成来处理超时问题。我们将详细描述整个过程，包括每一步的使用代码及其说明，确保你可以轻松上手并实现这个功能。
## 整个流程图
首先，下面是处理“Spark Doris超时”的基本流程。以下表格概
原创
2024-10-15 06:19:26
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# 实现 Spark Order By 超时的指南
在大数据的处理过程中，我们可能会面临需要对数据进行排序的情况。Spark是一个非常强大的大数据处理框架，但是在进行 "Order By" 操作时，可能会出现超时的问题。在这篇文章中，我将教你如何使用Spark实现一个 "Order By" 操作，并处理可能发生的超时问题。
## 流程概述
为了有效地实现 "Spark Order By 超时
原创
2024-09-07 03:45:25
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# Spark FileBasedWriteAheadLog 超时问题解析
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，我们通常会使用 Write Ahead Logs（WAL）来确保数据的容错性和一致性。这种机制可以帮助我们在任务执行失败时，能够重新恢复数据并继续任务执行。其中，FileBasedWriteAheadLog 是 Spark 提供的一种 WAL 实现方式，但在实际应用
原创
2024-04-14 06:15:26
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摘要本篇文章主要分析spark sql在加载jdbc数据时，比如通过jdbc方式加载MySQL数据时，分区数如何确定，以及每个分区加载的数据范围。通过本篇文章的分析，以后我们在用spark读取jdbc数据时，能够大致明白底层干了什么事情，以及避免一些坑。spark dataframe的jdbc接口/**
* Construct a `DataFrame` representing the d
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2023-10-26 14:17:32
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梳理spark rpc相关的东西，记录一下1、如果把分布式系统（HBASE,HDFS,SPAKR）比作一个人，那么RPC可以认为是人体的血液循环系统。它将系统中各个不同的组件（如Hbase中的 master,RegionServer,client）联系了起来。同样，在spark中，不同组件像driver,executor,worker,master(standalone模式)之间的通信也是基于RP
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2024-04-16 15:30:51
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基于事件时间的延迟数据处理-★说明时间分类实际需求API演示 说明之前在引入StructuredStreaming的时候提到StructuredStreaming可以基于事件时间做延迟数据的处理,那么接下来进行原来说明和代码演示时间分类事件时间:event-time:表示数据/数据真正发生的时间–现在用 因为它才能真正反映数据的真实状态处理时间:process-time:表示数据被处理时的时间–
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2023-08-29 14:01:19
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这是最近读到的讲关于 JDBC 的超时问题最透彻的文章，网上现有的翻译感觉磕磕绊绊的，很多上下文信息丢失了，这里用我的理解重新翻译一下。应用程序中配置恰当的 JDBC 超时时间能减少服务失败的时间，这篇文章我们将讨论不同种类的超时和推荐的配置。Web 应用服务器在 DDoS 攻击后变得无响应(这是一个真实案例的发生过程复述)在 DDoS 攻击之后，整个服务都不能正常工作了，因为第四层交换机不能工作
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2024-04-14 11:45:21
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这两天遇到一个问题，早上来了登录我们的项目网站第一次登录总是登不上去，第二次就好了，我看了一下后台的报错信息是这样的：The last packet successfully received from the server was 57,704,088 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was
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2023-12-22 19:23:24
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