注意最后附上完整代码 1、报错：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable2、问题代码：SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("LogsHandler").master("local[*]").get
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2024-04-10 04:49:15
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# Spark MapTask 输出多个文件
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理。Spark 的核心组件之一是 `MapTask`，在数据处理过程中负责编码、计算和输出结果。在实际应用中，用户 often 希望将数据处理的结果输出到多个文件中，以便于后续处理和分析。本文将深入探讨在 Spark 中如何实现 `MapTask` 输出多个文件，并提供示例代
原创
2024-10-29 07:05:34
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打好基础，别小瞧它！ spark的运行模式多种多样，在单机上既可以本地模式运行，也可以伪分布模式运行。而当以分布式的方式在集群中运行时。底层的资源调度可以使用Mesos或者Yarn，也可使用spark自带的Standalone模式。 Application ： Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，都是用户编写的Spark应用程序，其中
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2024-10-10 06:59:53
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MR - MapReduce
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2021-06-23 09:56:46
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，遇到任务失败的情况是相对常见的。这些失败可能源自多种原因，如计算资源不足、网络延迟、数据偏斜等。因此，理解 Spark 的失败机制以及相应的解决方案，至关重要。
## 背景描述
在 Spark 的分布式计算环境中，任务的执行往往会面临失败。这 class 整个处理流程中重要的部分。为了理解其性质，我们首先要明确 Spark 的基本执行模型，以
maptask并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响job的处理速度MapTask 并行度决定机制一个job的map阶段并行度(个数) 由客户端提交job时的切片个数决定一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个
原创
2022-02-24 18:04:26
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maptask并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响job的处理速度MapTask 并行度决定机制一个job的map阶段并行度(个数) 由客户端提交job时的切片个数决定一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocksize切片时不考虑数据集整体,而是逐个对每一个文件单独切片MapTask工作机...
原创
2021-06-05 23:39:27
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相关软件版本： Spark1.4.1 ，Hadoop2.6，Scala2.10.5 , MyEclipse2014，intelliJ IDEA14，JDK1.8，Tomcat7 机器： windows7 （包含JDK1.8，MyEclipse2014，IntelliJ IDEA14，TOmcat7）； centos6.6虚拟机（Hadoop伪分布式集群，Spark standAlone
# Spark失败重试实现指南
## 介绍
在Spark开发过程中，我们经常会遇到任务执行失败的情况。为了保证任务的可靠性和稳定性，我们可以采用失败重试的方式来解决这个问题。本文将介绍如何在Spark中实现任务的失败重试，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现Spark失败重试的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(执行
原创
2023-11-10 09:10:06
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1.Spark yarn-Cluster 的任务调度流程Cluster 模式用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群中执行，一般用于生产环境当中。Yarn-cluster 模式下，client 任务提交之后之后（spark-summit 脚本），和 RM 通讯申请启动 ApplicationMaster；随后 RM 分配 container ，在合适的NodeManager 上启
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2023-08-10 23:10:44
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接上一篇元数据更新及日志写入情景分析：通过Mkdir操作来分析元数据日志写入的过程 1. mkdir操作由客户端发起，具体实现调用DFSClient.java中的mkdirs方法 mkdirs又通过RPC远程调用NameNode所实现的Mkdirs接口 2. NameNode的mkdirs方法调用了类FSNamesystem的mkdirs方法 3. FSNamesy
文章目录一、Spark架构1、Spark 内置模块 1）Master 2）Worker 1）Driver（驱动器） 2）Executor（执行器）2、运行流程二、Spark的运行模式1、Local模式2、Standalone模式3、Yarn模式 一、Spark架构什么是spark? Sprak是基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析引擎1、Spark 内置模块 Spark Core
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2023-11-02 00:15:00
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接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。MapTask的成员变量少，只有split和splitClass。我们知道，Map的输入是split，是原始数据的一个切分，这个切分由org.apache.hadoop.mapred.InputSplit的子类
原创
2015-05-21 11:55:00
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1、区分 数据块： 物理数据切片： 逻辑 2、决定机制 1、一个Job的Map阶段并行度(数量)由客户端提交Job时的切片数量决定2、一个切片对应一个MapTask3、默认情况下，切片大小==BlockSize(128M)4、切片时不考虑数据集整体性，而是针对每个文件单独切片总结：MapTask的数
原创
2021-07-14 14:01:08
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# 如何在Hive中增加MapTask数量
在处理大数据时，合理配置MapTask的数量对于提升性能至关重要。今天我将指导你如何在Hive中增加MapTask的数量，并为你提供一个完整的流程和示例代码。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 命令/代码
一、Spark中的基本概念（1）Application：表示你的应用程序（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task
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2023-09-08 20:12:47
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# 如何解决 CDH 的 Spark Shell 启动失败问题
在大数据领域，Apache Spark 是一项非常重要的技术，它能够高效地处理和分析大规模数据。CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）中集成了 Spark，但是初学者有时在启动 Spark Shell 时会遇到问题。本文将详细说明如何排查和解决 CDH 的 Spark Shell 启动失败的情况。
原创
2024-10-18 07:08:29
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# Spark Task失败重试的实现方法
在大数据处理的过程中，特别是使用Apache Spark时，任务失败是常见的问题。在某些情况下，任务失败可能是由于临时故障或可恢复的错误。为了确保数据处理的稳定性和流畅性，我们需要实现Spark任务的失败重试机制。本文将详细讲解如何实现Spark任务的失败重试，包括步骤、代码解析，以及相关的图示。
## 一、流程概述
首先，我们来看一下实现Spar
# Spark Thrift Server 启动失败的原因与解决方案
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛应用于数据分析和机器学习中。Spark Thrift Server 是 Spark 的一个重要组件，它提供了一个 JDBC/ODBC 接口，使其他应用程序能够便捷地访问 Spark SQL。当我们在使用 Spark Thrift Server 的时候，
最近公司的基于CDH的Hadoop大数据计算平台需要迁移，由于时间过长，原来的搭建步骤以及踩过的坑都忘得差不多了，现在为了将来能够有个依据，特将本次重新搭建平台所踩的坑给记录下来。
使用的软件及版本：
CDH-5.14.2-1.cdh5.14.2.p0.3
jdk1.8.0_171
Spark2.3
总体的步骤参看请参看这篇文章：，讲
