1. 究竟是怎么运行的？
很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle... 但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的？
下面是一个日志分析的例子，来自Spark的example
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppNam
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2023-08-24 17:09:00
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# 实现Spark Event Log
## 简介
在Spark中，Event Log是一个非常有用的功能，它可以记录Spark应用程序的事件和元数据，包括任务的执行情况、作业的进度、资源分配等。通过分析Event Log，我们可以更好地了解Spark应用程序的性能瓶颈，优化任务调度和资源分配，提升应用程序的执行效率。
本文将介绍如何在Spark中实现Event Log，并提供详细的步骤和相
原创
2024-01-08 08:15:31
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# 如何在 Spark 中打印日志
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它能够高效地处理大规模数据集。在数据处理过程中，日志记录是一个非常重要的环节，可以帮助开发者了解程序的执行情况，快速排查错误。本文将详细介绍如何在 Spark 中打印日志，包括整个流程和具体实现步骤。
## 流程概述
在 Spark 中打印日志的基本流程可以用以下几个步骤来概括：
| 步
1. Flume1.1. Flume source1.1.1.Flume采集mysqlMysql数据的实时采集需要利用mysql数据同步的数据结构binlog，该binlog本来用于mysqlmaster到mysql slave的数据同步，该日志会记录mysql的各类DML操作信息，比如操作类型
Spark集群搭建local本地模式下载安装包解压即可使用，测试（2.2版本）./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100local[1]：1代表线程数100：spark类中需要的一个参数
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2024-07-14 12:55:22
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下面我们看一下图计算的简单示例：从图我们可以看出, 拿到Wikipedia的文档后，我们可以： 1、Wikipedia的文档 -- > table视图 -- >分析Hyperlinks超链接 -- > PageRank分析， 2、Wikipedia的文档 -- > table视图 -- >分析Term-Doc Grap
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2023-11-09 09:12:09
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# 如何修改Spark的日志路径
在大数据处理框架Apache Spark中，日志是一个重要的组成部分。默认情况下，Spark的日志会储存在特定的位置。当我们需要调整日志的输出路径以适应不同的需求时，掌握这一过程就显得尤为重要。本文将指导你如何修改Spark的日志路径，确保每一步都简单易懂。
## 整体流程概述
下面是修改Spark日志路径的整体流程，包括主要步骤和所需操作。
| 步骤 |
# Spark 中的 Log 写法
在 Spark 中，日志是一个非常重要的组成部分。正确使用日志可以帮助我们更好地了解 Spark 应用程序的运行情况，排查问题以及性能优化。本文将介绍在 Spark 中的日志写法，并给出相应的代码示例。
## 1. 导入日志模块
在 Spark 中，我们可以使用 `import org.apache.log4j.Logger` 导入日志模块。`Logger
原创
2023-07-22 03:51:31
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# Spark UI日志过大问题解决方法
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集。Spark UI是Spark的一个重要组件，用于监控和分析Spark应用程序的运行状态。然而，随着数据集的增长，Spark UI生成的日志也会变得越来越大，给存储和分析带来了一些困难。
本文将介绍Spark UI日志过大问题，并提供一些解
原创
2023-12-09 11:07:23
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# 解决Spark没有打印log的问题
在使用Spark进行大规模数据处理时，通常会遇到需要查看日志以调试程序或分析问题的情况。然而，有时候会发现Spark并没有打印出任何日志，这会给我们带来困扰。本文将介绍一些可能导致Spark没有打印日志的原因，并提供解决方案。
## 问题描述
当运行Spark应用程序时，我们期望在控制台或日志文件中看到Spark的输出信息，包括任务执行情况、错误信息等
原创
2024-06-03 03:17:24
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在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。然而，随着系统的复杂性增加，特别是在调试阶段，运行日志的管理变得至关重要。其中，设置适当的日志级别是帮助开发人员快速排查问题的重要手段。本文将详细回顾如何设置 Spark 的日志级别，带你从背景到最佳实践，深入理解这一过程。
> 引用块：
> “我在使用 Spark 时，遇到了一些性能问题，而日志信息不够详细，导
关于 Spark Event Log 解析
在大数据处理的世界里，Apache Spark 无疑是最受欢迎的框架之一。然而，随着数据量的增加和业务复杂性的提升，如何高效地解析 Spark Event Log 成为许多团队亟需解决的问题。事件日志不仅包含了作业的运行历史，还能帮助开发者和运维人员诊断性能瓶颈和错误。
### 问题背景
解析 Spark Event Log 的思路，实际上是从用户
SparkShuffle概念– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。– Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚
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2024-09-10 12:01:10
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一、前言 首先说明一下，这个框架的整合可能对大神来说十分容易，但是对我来说十分不易，踩了不少坑。虽然整合的时间不长，但是值得来纪念下！！！我个人开发工具比较喜欢IDEA，创建的springboot的java工程再引入scala的library之后当前工程即可创建java文件又可创建scala文件，这个一个工程里可采用java+scala双语言来开发。用了这个框架搭建成功后给我们开发spark代码
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2023-07-11 18:25:43
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# 使用 Spark 读取 Hudi Log 文件的指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 和 Hudi 是非常流行的技术组合。特别是 Hudi 提供了一种高效的方式来管理和查询大规模数据集。本文将引导你通过几个简单的步骤，利用 Spark 读取 Hudi Log 文件。
## 整体流程
以下是完整的流程步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 05:59:58
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我们在提交Spark应用时，一般都会指定executor数量，但我们的任务中有大的任务、也会有小的任务。这时候，我们在处理ETL的时候，会有几种选择，例如：分配一个比较大的资源，例如：请求较多的executor，然后在这之上运行作业。另外一种，为了让ETL运行彼此隔离，每个应用都会分配资源。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.in
一、Shuffle的作用是什么？Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要
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2023-06-19 14:49:53
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在大数据处理中，Apache Spark是一款强大的工具，用户在使用过程中可能会遇到各种日志合并的问题。合并日志不仅有助于调试和问题排查，也使得后续的数据分析和监控变得更加简单和高效。本文将详细探讨“spark软件怎么合并log”的过程，从问题背景到根因分析，最后提供相应的解决方案。
## 问题背景
在使用Spark进行批处理或流处理时，系统会生成大量的日志文件。这些日志可能分散在不同的节点上
由于导师项目需要，因此临时学习了一下spark，在借鉴别人的基础上完成了原生式spark分布式环境的部署，特此详细的记录一下安装过程，以供后续参考。一：机器配置（以centos 64位为例） 主节点（命名为Msater） IP：192.168.182.172 从节点1（命名为slave1） IP: 192.168.182.173从节点2（命名为slave2） IP: 192.1
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2023-12-25 19:08:06
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SparkSteaming 实现图片流式抠图1. 思路由于抠图的算法是C++写的，将它编译成.so，打入jar包，运行时动态加载已经实现。抠图已经在hadoop2.2.0和spark0.9上实现，现在要对它进行流式抠图。目前想到的就是两种方式1) 每次需要背景图片的时候，
