# 如何实现 Spark UI 地址
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，Spark UI 是一个非常重要的工具，它提供了关于作业执行的详细信息，包括作业进度、各个任务的状态以及执行的时间等。这篇文章将带你走完设置 Spark UI 地址的整个流程，并详细讲解每一步的实现。
## 流程概述
下面是实现 Spark UI 地址的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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趁着工作业余时间，趁着内心对技术追求的热情，还是对Spark这个大数据内存计算框架动手了，毕竟人与人之间的差距都是在工作业余时间拉开的…… Spark官网：http://spark.apache.org/一、Spark概述 官网已经说的很明白了，我这里记录一些重点。Spark是一种分布式计算框架，对标Hadoop的MapReduce；MapReduce适用于离线批处理（处理延迟在分钟级）而
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2023-12-02 15:35:35
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很多知识星球球友问过浪尖一个问题：
就是spark streaming经过窗口的集合操作之后，再去管理offset呢？对于spark streaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges，只有kafkaRDD继承了该特质，经过转化的其他RDD都不支持了。所以无法通过其他RDD转化为HasOffsetRanges来获取offset，以便
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2024-09-28 21:23:27
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# 如何实现 SPARK UI
## 引言
SPARK UI 是一个重要的工具，它可以帮助我们监视和调试 Spark 应用程序的性能。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现 SPARK UI，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现 SPARK UI 的整体流程，我们将通过以下几个步骤完成：
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境] --> B[创建 S
原创
2024-01-21 09:24:47
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前言"帮我看看为什么我的作业跑得慢！"这句话对我来说绝对是敏感话题，几年前我主要是给公司的离线任务做一些调优的工作，当时的情况我主要是优化公司内部P0(最高优先级)的作业，这种作业是会运行在核心链路上。正常来说技术人员是不愿意去碰别人的作业的，不过优化嘛，难免都是要对人家的作业做点测试，然后我会主动找上人家说你这个作业需要优化优化，这样子蛮多作业也确实得到优化了。不过后面画风突变，也不只是谁走漏了
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2024-03-10 11:13:30
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http://10.10.9.52/tdbin/start_a.htm
原创
2021-08-23 15:37:49
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mapWithState只返回变化后的key的值，这样做的好处是，我们可以只是关心那些已经发生的变化的key，对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的key的数据。这样的话，即使数据量很大，checkpoint也不会像updateStateByKey那样，占用太多的存储，效率比较高（再生产环境中建议使用这个）。 适用场景 updateStateByKey可以用来统计历史数据。例如统计不同时间段
# 使用 Axios 处理跨域请求的问题
在 web 开发中，我们经常需要从一个服务器（API）请求数据。Axios 是一个流行的 JavaScript 库，可以用来发送 HTTP 请求。然而，在某些情况下，Axios 可能无法访问地址栏可以访问的 URL，这通常是由于跨域请求问题（CORS）。
在本文中，我们将探讨解决此类问题的流体途径，并帮你理解如何用 Axios 发送请求。我们还将利用
# 深入理解Spark UI中的Task管理
在大数据处理的世界中，Apache Spark作为一种强大的计算框架，被广泛应用于数据分析和处理。在使用Spark时，我们常常会遇到“Spark UI”的概念，特别是当我们在处理大量任务时，Spark UI能够帮助我们监控和调试应用程序。在本文中，我们将探讨Spark UI中的Task相关信息，并通过代码示例和流程图来深入理解。
## Spark
原创
2024-09-15 03:57:42
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## 科普文章：解析Spark UI的Job积压问题
### 什么是Spark UI的Job积压问题？
在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到一个问题，就是Spark UI上显示有大量的任务（Job）积压在队列中，导致作业执行速度变慢，甚至影响整个集群的性能。这种情况通常称为“Spark UI的Job积压问题”。
### 问题分析
当Spark作业提交到集群时，Spark会根据作业
原创
2024-06-30 06:12:53
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任何系统都需要提供监控功能，否则在运行期间发生一些异常时，我们将会束手无策。也许有人说，可以增加日志来解决这个问题。日志只能解决你的程序逻辑在运行期的监控，进而发现Bug，以及提供对业务有帮助的调试信息。当你的JVM进程奔溃或者程序响应速度很慢时，这些日志将毫无用处。好在JVM提供了jstat、jstack、jinfo、jmap、jhat等工具帮助我们分析，更有V
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2023-06-19 13:46:48
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当Spark程序在运行时，会提供一个Web页面查看Application运行状态信息。是否开启UI界面由参数spark.ui.enabled(默认为true)来确定。下面列出Spark UI一些相关配置参数，默认值，以及其作用。参数默认值作用描述spark.ui.enabledtrue是否开启UI界面spark.ui.port4040(顺序探查空闲端口)UI界面的访问端口号spark.ui.r
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2023-09-27 06:13:18
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Spark UIExecutorsEnvironmentStorageSQLExchangeSortAggregateJobsStagesStage DAGEvent TimelineTask MetricsSummary MetricsTasks 展示 Spark UI ，需要设置配置项并启动 History Server# SPARK_HOME表示Spark安装目录
${SPAK_HOME
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2023-08-11 15:21:58
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# Spark UI 界面解析指南
在大数据处理中的 Spark 应用中，Spark UI 是一个非常重要的工具，它帮助开发者监控和调试作业。本文将帮助你了解如何解析 Spark 的 UI 界面信息，并提供一个清晰的流程和代码示例。
## 处理流程
我们可以将解析 Spark UI 的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-08-07 07:52:52
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背景对于spark remote shuffle service（以下简称RSS）,在社区其实早就有探讨SPARK-25299,只不过一直没有达成一致，且目前的内置的shuffle service 也能满足大部分的场景，也就被搁置了，但是由于kubernetes的越来越火热,spark 社区也慢慢的集成了spark on k8s，当然k8s社区也集成了spark 但是就目前的spark on k8
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2023-11-30 15:15:45
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# 理解 Spark UI 端口
Apache Spark 是一个流行的开源大数据处理框架，广泛应用于数据分析和机器学习任务。它的一个重要特点是其用户界面（UI），可以帮助用户监控和调试作业。本文将介绍 Spark UI 的基本概念，特别关注其端口设置，并提供相关的代码示例。
## Spark UI 概述
Spark UI 是 Spark 用于提供实时监控和管理其作业的可视化工具。当 Spa
Spark版本：1.6.2 Spark除了支持Mesos和Yarn集群管理，还提供了一种standalone简单的部署模式。你可以手动启动一个master和多个worker构建standalone集群或者通过Spark官方脚本（后面详细介绍）启动。standalone可以在单台机器运行。在集群上安装Spark Standalone在集群的每个节点安装同一版本的spark程序，用户可以下载Spark
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2024-09-06 08:47:10
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# 使用Yarn启动Spark UI
## 简介
在使用Spark进行开发和调试时，Spark UI是非常有用的工具，它提供了有关Spark应用程序的详细信息和统计数据。本文将指导你如何使用Yarn启动Spark UI。
## 步骤概述
以下表格概述了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装Yarn |
| 步骤2 | 配置Spark以使
原创
2023-11-18 08:02:43
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# Spark UI 端口详解及使用示例
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，监控和调试至关重要。Spark 提供了一个用户界面（Spark UI），能够帮助用户实时监控任务状态、执行过程、以及性能优化。在本文中，我们将深入探讨 Spark UI 的端口，以及如何使用它来获取所需的信息。
## 什么是 Spark UI？
Spark UI 是 Spark 的图形化接口，用于展
原创
2024-09-16 06:22:18
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# Spark UI 授权实现指南
## 1. 文章目的
在这篇文章中，我们将逐步学习如何实现 Spark UI 的授权，以确保仅有授权用户能够访问 Spark UI。你将了解到整个实施过程的步骤、所需的代码以及每个步骤的详细解释。这样可以帮助你在实际项目中应用这些知识。
## 2. 流程概述
首先，我们需要了解整个流程。以下是实现 Spark UI 授权的关键步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 04:35:30
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