大数据DTSpark”蘑菇云”行动之 第四课：零基础彻底实战Scala控制结构 Scala语言有的基本控制结构有：顺序、条件、循环。这与其它JVM语言是一致的，在Scala中同时还有一些高级的流程控制结构类模式匹配等。 说明： 一、条件控制结构 １、在Scala中if条件表达式是有值的！！！这与Java是不一样的。 ２、if条件表达式会根据if后面括号里的boolean值来决定整个if表
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2024-10-26 20:03:07
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# 深入了解 Spark UI：优化你的数据处理任务
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。在使用 Spark 进行数据分析和机器学习时，能够有效地监控和调试应用程序对提升性能至关重要。Spark UI 提供了一种直观的方式来观察应用程序的执行情况、资源使用情况和潜在的性能瓶颈。本文将带您了解 Spark UI 的基本构成，并提供一些示例代码来帮助您更好地理解
# SparkUI和TaskGC
在Spark应用程序中，SparkUI是一个非常有用的工具，用于监视和分析Spark作业的运行状况。在SparkUI中，我们可以查看作业的进度、任务的执行情况和资源的使用情况等信息。本文将介绍如何使用SparkUI，并重点介绍TaskGC功能。
## SparkUI概述
SparkUI是Spark提供的一个用户界面，用于监视Spark应用程序的运行情况。我们
原创
2023-08-01 15:42:33
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## 如何实现 SPARK UI 界面
在现代应用程序开发中，用户界面的设计和实现是至关重要的。SPARK UI 界面是一个灵活且强大的工具，可以帮助开发者构建愉悦的用户体验。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现 SPARK UI 界面，分步指导，并提供必要的代码示例和解释。
### 实现步骤
以下是实现 SPARK UI 界面的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-10-28 06:42:27
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Spark Streaming揭秘 Day18空RDD判断及程序中止机制空RDD的处理从API我们可以知道在SparkStreaming中，对于RDD的操作一般都是在foreachRDD和Transform方法里。 在使用foreachRDD时，有一个风险，就是如果RDD为空可能会导致计算失败，那么应用如何来判断为空呢？方法1：使用RDD.countcount方法会直接触发一个Job，代价有些大方
SparkUI是个好东西，可以很清楚的看到集群中的几个worker节点还能看到每个worker节点的CPU核数和内存 甚至还能看一个job作业运行
原创
2024-02-22 17:41:35
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# 实现sparkUI未授权的方法
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkConf对象) --> B(设置spark.ui.enabled为false)
B --> C(创建SparkContext对象)
```
## 2. 整个过程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Spar
原创
2024-02-27 06:23:50
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# Spark UI 源码分析指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。学习如何分析 Spark UI 源码能够帮助我们更好地理解 Spark 的工作原理。本篇文章将带领刚入行的小白了解如何进行 Spark UI 源码的分析。
## 流程概述
下面是分析 Spark UI 源码的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-07 06:32:52
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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，它帮助用户监控和调试 Spark 作业。在 Windows 系统下启动 Spark UI 可能会遇到一些问题，这篇博文将记录如何解决这些问题，并深入分析相关技术细节。
## 背景定位
当我第一次接触 Spark 的时候，发现 Spark UI 的启动过程并不如想象中顺利。作为一名 IT 技术的从业者，深
# 如何启动Spark UI
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，Spark UI是其提供的可视化管理工具，帮助开发者和数据工程师监控和调试Spark作业。在本文中，我们将详细介绍如何启动和使用Spark UI，并通过示例演示实际应用。
## 1. Spark UI概述
Spark UI是一个Web UI，默认在http://localhost:4040运行，提供了对Spar
原创
2024-08-27 08:59:14
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一 调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。1.1数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。
目录引言spark10年发展史Spark1.0Spark1.0的主要问题Spark2.0Spark3.0引言Apache spark 是一个用于大规模数据处理的一站式分析引擎。它提供了 java、 scala、 python 和 r 的高级 api，同时支持图计算。它还支持一系列丰富的高级工具，包括 sql 和结构化数据处理的 spark sql、机器学习的 mllib、图形处理的 graphx
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2024-11-01 01:08:36
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1 安装JDK 1） 进入JDK官网2） 下载JDK安装包3）配置环境变量，在/etc/profile增加以下代码JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.6.0_38
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/jr
目录 解决问题：java.lang.NumberFormatException: multiple points出现问题的代码出现问题的原因解决方法为每个线程创建独立的格式实例共用一个格式，但是外部代码进行同步解决问题：java.lang.NumberFormatException: multiple points
在实时广告流统计模块测试的时候，使用的是数据库连接池的方式，需要不断的操
Spark数据类型官网权威详解 文章目录Spark数据类型官网权威详解一、数据类型二、访问源码三、多语言数据类型映射1. Scala中的数据类型和访问或创建数据类型的API：2.Java中的数据类型和访问或创建数据类型的API：3.Python中的数据类型和访问或创建数据类型的API：4.R中的数据类型和访问或创建数据类型的API：四、NaN语义：五、算术运算： 一、数据类型Spark SQL和D
# Spark UI中的GC时间长：根源与优化
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，我们往往依赖于Spark UI来监控我们的作业和集群性能。尤其是Java应用，垃圾回收（GC）时间常常会成为性能瓶颈。本文将探讨GC时间长的原因、如何用代码示例优化性能，并绘制相关的序列图和流程图以便明了展示。
## 什么是垃圾回收？
垃圾回收（Garbage Collection, GC）是
原创
2024-10-06 05:19:00
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什么是窗口函数：窗口函数解决了哪些问题：假如有很多种不同类型的数据，如果我们想按照某个列进行分组，然后在对分组后的数据进行排序，在输出分组排序后的结果，那么依靠普通的函数是无法做到的，那么就应运而生了窗口函数，作用就是：先对数据分组，在对分组后的数据进行排序之类的操作，最后再把想要查询的列的结果查询出来。要注意窗口函数和聚合函数有着本质上的区别：聚合函数的最大的特点就是只能操作分组的字段，但是开窗
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2023-09-23 09:49:44
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详细错误信息如下： 错误原因： 每一个Spark任务都会占用一个SparkUI端口，默认为4040，如果被占用则依次递增端口重试。但是有个默认重试次数，为16次。16次重试都失败后，会放弃该任务的运行。 解决方法 初始化SparkConf时，添加conf.set(“spark.port.maxRet
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2019-03-19 14:16:00
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文章目录异常信息出现场景解决方案分析 异常信息org.apache.spark.SparkException: Task not serializableCaused by: java.io.NotSerializableException:出现场景跑Spark程序的时候有可能会出现。执行RDD行为的时候，map、filter等的方法使用了外部的变量，但是这个变量没有或者不能序列化以前接手项目没
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2024-01-12 14:17:25
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1.查看端口 spark端口号 Spark-shell运行任务情况端口：4044 Spark Master内部通信服务端口号：7077 Spark历史服务器端口号：18080 Hadoop Yarn任务运行情况查看端口号：80882.核心组件 1.Driver Executor 2.Master&Worker进程 Master主要负责资源的调度和分配 3.Appli
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2023-08-13 23:22:30
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