本博客中的Spark版本为2.12 SchedulerBackend1. SchedulerBackend原理2. SchedulerBackend启动流程源代码2.1. SchedulerBackend源代码解析2.2. Spark程序的注册机制3. Spark 程序对计算资源 Executor的管理 1. SchedulerBackend原理以Spark Standalone部署方式为例， S
一、Broker Load背景基于Hadoop生态的传统数仓目前仍拥有非常大的用户群体，为此StarRocks加入了Broker Load导入方式，让我们可以方便的从HDFS类的外部存储系统（Apache HDFS、阿里OSS、腾讯COS、百度BOS、Amazon S3等）中导入数据，高效的完成数据迁移工作。因为一些历史原因，我们需要使用Broker组件来协助进行Broker Load。Broke
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2024-08-23 10:38:17
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1、执行spark-submit时出错执行任务如下：# ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi /hadoop/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100报错如下：2019-02-22 09:56:26 INFO StandaloneAppClient$Cl
1. Spark HA高可用部署Spark Standalone集群时Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结果集群一样，存在着Master单点故障的问题。如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：1.1 基于文件系统的单点恢复（Single-Node Recovery with Local File System）主要用于开发或测试环境。当sp
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2024-01-31 00:13:37
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# Spark 宕机迅速恢复方案
## 引言
Apache Spark 是一个高速、通用的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析、机器学习、图计算等领域。尽管 Spark 本身具备高可用性和容错能力，但在某些情况下，系统宕机可能会导致数据丢失或计算中断。因此，设计一个方案以确保 Spark 在宕机后能够迅速恢复至关重要。本文将详细阐述 Spark 如何实现宕机的快速恢复，同时给出相应的代码示例。
最近总结一波面试问题(包括python，MySQL，数据科学，机器学习，大数据等，一个人力量有限)，有兴趣查看 github1.hadoop 和 spark 使用场景？Hadoop/MapReduce 和 Spark 最适合的都是做离线型的数据分析，但 Hadoop 特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景，而 Spark 则适用于数据量不是很大的情景。 (1) 一般情况下，
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2023-08-24 11:17:18
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零、本讲学习目标了解RDD容错机制理解RDD检查点机制的特点与用处理解共享变量的类别、特点与使用一、RDD容错机制当Spark集群中的某一个节点由于宕机导致数据丢失，则可以通过Spark中的RDD进行容错恢复已经丢失的数据。RDD提供了两种故障恢复的方式，分别是血统（Lineage）方式和设置检查点（checkpoint）方式。（一）血统方式根据RDD之间依赖关系对丢失数据的RDD进行数据恢复。若
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2023-12-15 12:20:29
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1 情况概述公司的开发集群在周末莫名其妙的主节点Hadoop-1的启动固态盘挂了，由于CM、HDFS的NameNode、HBase的Master都安装在Hadoop-1，导致了整个集群都无法使用，好在数据不在启动盘。Hadoop-1的系统必须重装，但是不能重装集群，因为要将之前的数据全部保留恢复，所以只能通过集群恢复的手段将集
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2023-11-16 23:21:47
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Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在K8S中，宕机和宕机是两个非常关键的概念，因为容器在一个集群中可能会遇到各种故障情况，如节点故障、容器故障等。在本文中，我们将深入探讨K8S中宕机和宕机的概念，并演示如何通过代码来实现宕机和宕机。
一、概念解析
1. 宕机（Pod Crash）：当一个Pod遇到故障或无法正常运行时，我们称其为宕机。宕机可能
原创
2024-05-17 11:45:19
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故事就这样悄无声息发生着？为了赶紧启动第二套方案，把从昨天半夜到今天耗费了差不多十个小时的服务认真思考了一番，是不是可以转化为脚本，这样数据量大的话也很容易插入到数据库，经过一番论证之后，想法是可行的，然后在下午五点的时候，启动了脚本也为后来隐患埋下了雷…在五点脚本跑完之后，几万条数据插入数据库中就开启了这段旅程，惊险刺激，变幻莫测？五点一刻，服务器发生了宕机，用户开始反馈，服务器没有
文章目录1. ZooKeeper宕机2. Dubbo直连3. 负载均衡（防止单点故障）3.1 负载均衡策略3.2. 负载均衡策略配置4. 服务容错（调用失败处理机制）4.1 Failover Cluster（失败自动切换）4.2 Failfast Cluster（快速失败）4.3 Failsafe Cluster（失败安全）4.4 Failback Cluster（ 失败自动恢复）4.5 For
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2024-03-19 11:00:32
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宕机，指系统无法从一个系统错误中恢复过来，或系统硬件层面出问题，以致系统长时间无响应，而不得不重启动系统的现象。它属于电脑运作的一种正常现象，任何电脑都会出现这种情况。最著名的死机，当属微软公司出品的Windows操作系统的“蓝屏”了。
原创
2019-11-01 09:43:20
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系统上完线后不久，就宕机了，很是郁闷，对系统宕机这块没有相关解决方案，就将此问题修复的方案记录，一边自己以后查阅，也希望可以帮助遇到此问题的友友。服务器内存过小（以windows64为例）一般首先考虑是tomcat内存过小，查看错误日志文件，是否是内存过小问题，内存过小，增加tomcat的内存，如果部署项目是通过点击tomcat/bin目录下的start.bat，我们需要这样修改：1， 打开tom
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2024-04-06 10:37:02
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# 实现宕机处理流程
宕机处理是Kubernetes(K8S)中重要的一部分，可以保证集群的高可用性。宕机是指某个节点不可用，K8S会通过一系列的操作来确保集群的服务继续正常运行。
下面我们用表格展示一下宕机处理的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ---------- |
| 1 | 检测宕机的节点 |
| 2 | 将该节点上的Pod迁移至其他健康节点上 |
| 3
原创
2024-05-17 11:44:17
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问题提出说起高可用配置，首先就要提到服务器宕机的问题，硬件或者软件都是可能会出毛病的，一旦出毛病，机器提供的服务就会挂掉，所以，一般情况下，是使用负载均衡来解决服务器宕机问题。负载均衡就是：配多台服务器，提供同一种服务，一台挂掉，其他的可以暂时顶上。nginx负载均衡可以参考我的另一篇文章：nginx负载均衡nginx高可用配置nginx通过反向代理和负载均衡可以解决服务器的宕机问题，可是，ngi
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2024-05-25 17:20:24
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# 如何解决“Spark运行过程中GC满了导致集群宕机”问题
在大数据处理框架Apache Spark中，垃圾回收（Garbage Collection，GC）问题是影响性能和稳定性的常见原因。如果GC频繁发生并且无法及时释放内存，可能导致集群宕机。以下是解决这一问题的流程以及具体实施步骤。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 关键操作
引言早期的业务都是基于单体节点部署，由于前期访问流量不大，因此单体结构也可满足需求，但随着业务增长，流量也越来越大，那么最终单台服务器受到的访问压力也会逐步增高。时间一长，单台服务器性能无法跟上业务增长，就会造成线上频繁宕机的现象发生，最终导致系统瘫痪无法继续处理用户的请求。从上面的描述中，主要存在两个问题： ①单体结构的部署方式无法承载日益增长的业务流量。 ②当后端节点宕机后，整个系统会陷入瘫痪
一、发现问题下面是线上机器的cpu使用率，可以看到从4月8日开始，随着时间cpu使用率在逐步增高，最终使用率达到100%导致线上服务不可用，后面重启了机器后恢复。二、排查思路简单分析下可能出问题的地方，分为5个方向：系统本身代码问题 内部下游系统的问题导致的雪崩效应 上游系统调用量突增 http请求第三方的问题 机器本身的问题三、开始排查查看日志，没有发现集中的错误日志，初步排除代码逻辑处理错误。
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2023-12-23 23:10:13
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整理 | 苏宓宕机时时有，但近期特别多。这边苹果服务器发生大规模宕机，导致 App Store、Apple Music、Books 等十几项服务中断，另一边全球知名代码托管平台 GitHub 也出现了此种情况。不过，针对宕机事件，GitHub 迅速进行跟进并公开了最新的调查报告，究其原因，GitHub 多次宕机竟与 MySQL 数据库有关。1.GitHub 宕机原因分析有媒体统计，GitHub 在
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2024-02-24 07:53:47
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如果主从复制架构中出现宕机的情况，需要分情况看：1. 从Redis宕机 相对而言比较简单，Redis从库重新启动后会自动加入到主从架构中，自动完成同步数据；
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2023-05-18 17:57:23
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