由于streaming流程序一旦运行起来，基本上是无休止的状态，除非是特殊情况，否则是不会停的。因为每时每刻都有可能在处理数据，如果要停止也需要确认当前正在处理的数据执行完毕，并且不能再接受新的数据，这样才能保证数据不丢不重。 同时，也由于流程序比较特殊，所以也不能直接kill -9这种暴力方式停掉，直接kill的话，就有可能丢失数据或者重复消费数据。 下面介绍如何优雅的停止streami
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2023-05-29 16:03:05
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# 如何实现Spark Job Kill
## 概述
在Spark中，有时候我们需要手动终止一个正在运行的作业，这时就需要使用"spark job kill"命令。本文将向你展示如何实现这一功能。
## 流程图
```mermaid
classDiagram
class 用户 {
+ 使用 "spark job kill"命令
}
class Spark
原创
2024-03-19 04:46:21
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# Spark Kill Job详解
在Spark中，有时候我们需要手动终止一个正在运行的作业（Job），这时就需要用到`kill()`方法来停止作业的执行。本文将详细介绍如何使用`kill()`方法终止作业，并提供代码示例帮助读者更好地理解。
## Spark Kill Job原理
在Spark中，一个作业（Job）通常由多个任务（Task）组成，任务在不同的计算节点上执行，然后将结果合并
原创
2024-03-21 07:23:38
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Overview)并发运行,这是普遍存在的通过网络请求资源，spark在SparkContext内提供资源的公平调度。 Scheduling Across Applications 运行在Spark集群中的每一个Saprk App都会获取到一组独立的Executor线程运行task并且未应用存储数据。如果多个用户需要共享集群资源的话，有如下几种取决于Cluster Manager的不同方式管理资
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2024-01-15 21:52:38
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# Spark Active Job Kill
Apache Spark is a powerful open-source framework for big data processing. When working with Spark, users may encounter situations where they need to kill a running job for var
原创
2024-03-26 08:07:04
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# Spark Kyuubi Kill Job 教程
## 简介
在本教程中，我将教你如何使用Spark Kyuubi来停止一个正在运行的任务（Job）。Spark Kyuubi是一个开源的Spark SQL JDBC Server，它提供了一个通过JDBC连接来执行Spark SQL查询的接口。
## 整体流程
下面是实现"spark kyuubi kill job"的整体流程，具体步骤如下
原创
2023-10-27 04:28:56
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# Spark动态kill job
在使用Spark进行大数据计算时，可能会遇到一些任务执行时间过长或者资源占用过多的情况，这时我们可能需要手动终止这些任务，以释放资源并提高整体计算效率。本文将详细介绍如何在Spark中动态kill一个正在运行的job。
## 如何动态kill job
Spark提供了一个`SparkContext`对象，其中有一个`cancelJob`方法，可以用来终止一
原创
2024-06-30 06:15:05
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1.案情 很单纯的讲，就是一个spark程序以yarn-cluster的模式运行在yarn集群上，经常遇到Lost executor Container be killed by yarn for exceed memory limits2.spark大致架构3、案发现场  
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2024-07-14 08:17:44
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目录一、分区表1.新建分区表2.向分区表插入数据1.静态分区2.动态分区3.创建多级分区二、分桶表1.新建原表2.建立分桶表并按照sid排序3.向分桶表插入数据4.分桶原理5.分桶排序三、复杂类型1.array2.struct3.map一、分区表避免全表扫描, 减少扫描次数, 提高查询效率.create table t_all_hero_part(
字段1 类型 comment '
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
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2023-08-26 01:32:33
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问题导读： 1、什么是yarn？ 2、Yarn 和MapReduce相比，它有什么特殊作用 ？ 背景
Yarn是一个分布式的资源管理系统，用以提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduc
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2024-07-26 13:09:24
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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# Spark 界面如何结束（Kill）作业
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，可能会遇到某些作业（Job）耗时过久或资源占用过多的情况。这时，我们需要通过 Spark 界面来结束这些作业，以释放资源并提高集群的整体性能。本文将介绍如何在 Spark 界面中结束作业的步骤，并提供一个示例以便理解。
## Spark UI 概述
Apache Spark 提供了一个用户友
原创
2024-10-28 06:04:06
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<wbr>想
kill掉他
<div>使用
kill PID 未提示任何错误信息，但是进程还是在运行着</div>
<div><br></div>
<div>解决办法：</div>
<div>
kill -9 PID</div>
<div><br></d
背景知识：Spark基本工作原理、RDDlv0一个典型的Job是由以下过程组成：从数据源（Data blocks）加载生成RDD（每个数据分片Partition一般是128M，最后一条记录横跨2个blocks），后将RDD经过一系列转换（包括基本类型转换和洗牌）最终得到计算结果（result），再将结果汇总到driver端。往往由Action触发，每个Action对应一个Job。(后接1-1)
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2023-10-10 22:53:40
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由于spark的懒执行，在驱动程序调用一个action之前，spark应用不会做任何事情。 针对每个action，Spark调度器就创建一个执行图（execution graph）和启动一个Spark Job。 每个job有多个 stage组成，这些stage就是实现最终的RDD所需的数据转换的步骤。一个宽依赖划分为一个stage。 每个stage由多个tasks组成，这些tasks就表示每个并行
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2023-09-23 17:45:06
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由上文进入processLine方法中 1.1 该方法用于在特殊情况下可以中止作业的执行 1.2 定义了两种作业中止的方式 ① ctrl+c 当连续两次触发 Ctrl+c 作业中断 ② kill -2 1.3 HadoopJobExecHelper 这个类中保存了正在运行的hadoop job；通过其方法killRunningJobs杀死所有正在运行的任务根据；切割sql中的执行语句 2.1 进入
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2024-04-11 21:37:36
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1.介绍 在Spark中，提交一个任务的时候，我们可以使用一些参数来配置任务的执行环境，如任务名、资源管理器、并行度等。这些参数可以通过配置文件、命令行或代码中进行配置。本文将介绍如何在Spark中使用代码进行任务参数的设置。 2.SparkContext 在Spark中，SparkContext是Spark的入口点，它负责连接Spark集群并创建RDD。我们可以通过SparkConf对象来配置S
yarn kill job命令 yarn logs -applicationid命令
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2023-05-27 14:10:41
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# 科普：YARN Job Kill
## 什么是YARN？
YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Apache Hadoop 中的资源管理系统，用于分配集群中的资源给不同的应用程序。YARN 的主要作用是管理集群中的资源，以及为应用程序提供资源。
## 什么是YARN Job Kill？
YARN Job Kill 是指终止正在运行的 YARN
原创
2024-06-18 06:29:02
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