A 问题1.spark⽀持故障恢复的⽅式？ 2.详细说一下hadoop和spark的相同点和不同点？ 3.spark如何保证宕机迅速恢复?A1 spark⽀持故障恢复的⽅式？主要包括两种⽅式：⼀种是通过⾎缘关系lineage，当发⽣故障的时候通过⾎缘关系，再执⾏⼀遍来⼀层⼀层恢复数据；另⼀种⽅式是通过checkpoint()机制，将数据存储到持久化存储中来恢复数据。A2 详细说一下hadoop和s
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2024-10-10 14:27:18
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在数据处理和计算分析的环境中，Apache Spark 的 Worker 节点是执行任务的关键组件。然而，时常会出现“重启 Spark Worker”的情况，这需要及时处理以确保集群的稳定性与效率。本文将详细介绍如何解决重启 Spark Worker 的问题，涵盖从环境准备到排错指引的全面内容。
### 环境准备
在处理 Spark Worker 重启问题之前，首先需要准备相应的软硬件环境。
# 如何实现Spark重启Worker
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 停止Worker
停止Worker --> 启动Worker
启动Worker --> [*]
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
WORKER -- RESTART
```
原创
2024-04-11 05:35:39
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# 如何实现“spark worker 节点重启”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[停止当前worker节点] --> B[重启worker节点];
B --> C[检查worker节点状态];
C --> D[完成];
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 停止当前worker节点
首先，需要停止当前的work
原创
2024-03-07 05:28:55
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# Spark重启Worker节点的科普文章
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，用于大规模数据处理。然而，在实际的应用中，由于各种原因，我们的Spark集群中的Worker节点可能会出现意外的故障或崩溃。这时，重启Worker节点成为一种常见的操作。本文将介绍如何重新启动Spark Worker节点以及其在集群管理中的重要性，并附上代码示例和相关图表帮助更好地理解。
##
Spark技术内幕：Master基于ZooKeeper的High Availability（HA）源码实现 详细阐述了使用ZK实现的Master的HA，那么Master是如何快速故障恢复的呢？处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消
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2023-10-09 09:10:47
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目录一.重新计算机制(lineage)1.重新计算的前提2.从哪开始重新计算二.checkpoint机制1.一个action，一个checkpoint2.checkpoint放action后有个系统bug3.一个RDD进行多次checkpoint（系统需要改进）4.先cache再checkpoint 一.重新计算机制(lineage)1.重新计算的前提计算的过程中，需要保证幂等性。就是无论执行多
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2023-09-25 14:27:55
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一。下载Spark安装包可以从官网下载，本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6二。部署和规划Spark集群提前准备好四台虚拟主机，三台主机 node1 node2 node4 做Spark集群 develop做Spark客户端用于提交程序集群规划如下：node1 Master节点 node2，node4 Worker节点 架构图如下： 在此之前需要配置M
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2024-05-17 13:46:07
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# Storm重启Worker：概念与实现
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，常用于处理流式数据。Storm集群由多个组件组成，其中最重要的部分之一便是Worker，它负责执行具体的计算任务。随着计算任务的不断变化，有时我们需要重启Worker以更新其代码或配置。本文将探讨如何重启Storm Worker，并提供示例代码。
## 理解Storm Worker
在Storm中，
原创
2024-10-16 05:08:25
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# Storm Worker重启的机制及其应用
Apache Storm是一个开源的实时计算系统，广泛用于大数据流处理。在实际应用中，为了提高系统的稳定性和效率，Storm Worker重启是一个重要的机制。本文将详细介绍Storm Worker重启的工作原理，并附带一些代码示例，以帮助您深入理解这一机制。
## Storm Worker重启的概念
在Apache Storm中，Worker
环境：spark 2.3.3scala 2.11.8Java 1.8.0_141可以参考【Spark Master启动流程及源码详解】${SPARK_HOME}/sbin/start-slaves.sh# Launch the slaves
"${SPARK_HOME}/sbin/slaves.sh" cd "${SPARK_HOME}" \; "${SPARK_HOME}/sbin/start
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2024-03-03 13:30:25
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部署服务到swarm集群您之后创建一个Swarm集群，就可以部署服务到Swarm。在本教程中，您还添加了worker节点，但这不是部署服务的必要条件。打开一个终端，并用SSH连接到运行管理器节点的机器上。例如，本教程使用名为manager1的计算机。运行以下命令：$ docker service create --replicas 1 --name helloworld alpine ping d
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2023-09-20 09:45:32
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# Spark没有Worker：原因与解决方案
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源框架，能够使得数据分析变得简单高效。Spark的组件中，Worker节点负责执行任务，但是有时候我们会遇到“Spark没有Worker”的问题。这通常会导致任务无法执行，从而影响我们的数据处理效率。本文将探讨“Spark没有Worker”的原因及其排查方法，同时提供一些代码示例和图表，帮助读者
# 实现"spark dead worker"的步骤和代码解析
## 1. 简介
在Spark集群中，当一个工作节点（worker）发生故障或不可用时，我们需要处理这个问题并重新启动一个新的工作节点来替代它。这个过程被称为"spark dead worker"。本篇文章将介绍如何实现这个过程，并提供详细的步骤和代码解析。
## 2. 实现步骤
下面是实现"spark dead worker
原创
2023-09-23 16:51:39
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standalone模式启动集群命令详解在启动集群（master进程和worker进程）的时候，大家回忆一下，我们用的是哪个命令，用的是sbin/start-all.sh脚本 这个脚本一旦执行，就会直接在集群（节点，部署了spark安装包）中，启动master进程和所有worker进程 sbin/start-all.sh脚本，其实是用来便捷地快速启动整个spark standalone集群的 我们
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2023-06-19 11:01:59
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1. 前言Spark中存在大量的角色和阶段，如Master\Worker、Driver\Executor、Job\Stage\Task等，本节主要是讲解这些角色的含义和之间的关系。2. 角色概念角色名称解释Master常驻master守护进程，负责管理worker节点，从master节点提交应用。Worker常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。运行一个或
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2024-01-03 11:03:23
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刚刚接触Spark的时候对这些概念没有好好思考，走马观花似的扫过去了，后面碰到master、worker、executor和driver的时候，也就没想太多，最近刚刚跑通了一个spark项目，准备好好研究一下程序的运行原理，却突然发现对于master、worker、executor和driver一知半解，对这些概念没有很好地理解，实在难以深入学习spark，于是，查了一些资料，做了一些简单的记载供
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2023-11-10 10:27:48
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此时此刻，正在等到6.18的到来，趁着没事写个博客，，， storm集群在worker down掉以后会自动启动新的woker，但是有很多情况下是感觉不应该重启的时候，woker重启了，因此就走上了排查woker重启的道路上~ 一、排查思路经过排查，主要总结有以下几种问题，会导致woker重启：1. 代码有未捕获的异常如下例子，因为处理的数据有异常，并且在代码中没有捕获异常，这
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2023-09-20 20:24:32
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目录端口号说明spark核心模块spark corespark SQLspark streamingMLlibGraphXspark核心组件driverexecutorMaster&WorkerApplicationMaster运行架构提交任务流程Yarn ClientYarn Cluster端口号说明4040（计算）：Spark 查看当前 Spark-shell 运行任务情况；8080（
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2023-08-29 14:05:50
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ApplicationMaster中的关键线程一，Driver线程二，Reporter线程三，图示 yarn cluster 模式提交的spark程序会使用Yarn集群中某个节点的container资源启动ApplicationMaster java进程,其启动命令是SparkSubmit进程根据用户提交spark任务命令的参数拼接而来。启动后跟踪代码调用过程。一，Driver线程查看半生对象o
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2023-12-04 16:22:37
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