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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# 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 |
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
1.首先安装 Log4netInstall-Package log4net -Version 2.0.82.项目目录中新增Log4net配置文件log4net.configfile:日志文件的默认位置dataPatten:日志文件名称下面的配置文件配置的路径是:项目根目录\logs\日志类型\yyyyMMdd\yyyyMMdd_hh.log<?xml version="1.0" encodi
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2024-09-02 22:27:08
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先自我介绍一下，本人男，27岁，单身，web前端程序员一枚，长期潜伏在幕后，只学不教（貔貅么？），其实主要是工作太忙了，每天忙到11点左右，没有时间写东西，洗洗就睡了。最近赶巧，后端那边出技术瓶颈了，因而小休息了两天，优化了一下自己的grunt自动化。今天天气很好，阳光明媚的，突然一激动就想开个博客了，当然作为博客园新人不来点料不是霸占资源么，思来想去还是先教教新手们如何使用localStorag
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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# 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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和写MapReduce程序一样，在写spark时经常需要处理多份文件且每份文件的数据格式和要处理的方式不尽相同，这个时候就需要一份一份数据处理，然后在进行一些聚合操作。这样做不仅代码写的比较臃肿可读性差，甚至有时会忘记聚合某些文件。这里我们就需要根据不同的文件名进行相应的处理。spark默认的读文件方法textFile和读parquent文件方法parquetFile都不包含文件分片信息，只包含文
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2023-09-22 23:08:14
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在信息技术的日常运维中，“archive log所在路径”问题常常成为影响系统稳定性的关键因素。本文将详细记录如何解决这一问题，涵盖从背景定位到最佳实践的全过程，以及在此过程中对各个方面的解析与优化。
### 背景定位
在数据库管理的过程中，archive log主要用于数据的恢复和归档。如果archive log所在路径配置不当，可能会导致数据库无法正常归档，进而影响数据备份和恢复的策略。用
# 实现 Event Archive Log 路径的指南
在数据库管理和应用开发中，"事件归档日志"（Event Archive Log）是一个重要的概念。它记录了系统生成的事件，以便进行后期分析和审计。作为一名刚入行的开发者，了解如何实现事件归档日志的路径将对你的职业生涯产生积极的影响。接下来，本文将为您提供实现这一功能的步骤和代码示例。
## 流程概述
首先，让我们来看看实现“事件归档日
# Android Crash Log 路径
在开发Android应用程序时，经常会遇到应用程序崩溃的情况。为了追踪和解决这些崩溃问题，我们需要查看应用程序生成的崩溃日志。Android应用程序生成的崩溃日志通常被称为Crash Log，它包含了应用程序崩溃时的详细信息，如崩溃原因、堆栈跟踪等。本文将介绍如何查找Android应用程序的Crash Log路径，并通过代码示例演示如何读取和分析Cr
原创
2024-05-11 05:58:00
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# 如何实现 MySQL Redo Log 路径
在数据库系统中，Redo Log 是用于保证数据持久性的重要机制。了解和配置 MySQL 的 Redo Log 路径是每个开发者应该掌握的技能。本文将帮助你逐步实现 MySQL Redo Log 路径的配置。以下是整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-
原创
2024-08-26 04:29:35
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