概要spark运行时executor可能需要远程下载driver上的jar或文件到本地,对应的内部实现为RpcEnvFileServer,RpcEnvFileServer的子类有NettyStreamManager、HttpBasedFileServer,底层分别由netty、jetty实现,根据参数spark.rpc.useNettyFileServer配置,如下。 RpcEnvFileServ
作者:jiangzzSpark StreamingSpark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理。数据可以从许多来源(如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字)中获取,并且可以使用以高级函数(如map,reduce,join和window)表示的复杂算法进行处理。最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时dashb
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2024-07-17 12:52:42
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spark中从外部存储系统创建RDDval rdd = sc.textFile("input/2.txt",4)该方法和从内存中创建一样也是有两个参数的def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotS
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2024-05-31 16:19:00
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问题在跑spark任务的时候发现任务不能执行。在查看的时候发现spark work节点的/usr/ 目录满了。原因使用spark standalone模式执行任务,没提交一次任务,在每个节点work目录下都会生成一个文件夹,命名规则app-20160614191730-0249。该文件夹下是任务提交时,各节点从主节点下载的程序所需要的资源文件。 这些目录每次执行都会生成,且不会自动清理,执行任务过
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2022-11-02 09:50:56
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版本:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7一、部署目录1.bin 运行脚本目录beeline
find-spark-home
load-spark-env.sh 加载spark-env.sh中的配置信息,确保仅会加载一次
pyspark 启动python spark shell,./bin/pyspark --master local[2]
run-example 运行example
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2024-02-23 11:41:54
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在我的日常开发工作中,Spark的运行状态偶尔会出现“不工作”的情况,这种问题通常会导致数据处理的延迟。因此,记录下我解决这个问题的过程,尤其是相关的备份策略和恢复流程,以便今后更高效地处理类似的故障。
### 备份策略
首先,制定一项有效的备份策略至关重要。这一策略保证了数据的安全和可恢复性。以下是我设计的备份流程:
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份]
在许多大数据场景中,Apache Spark 平台被广泛应用,其灵活的分布式计算特性使得它成为处理海量数据的理想工具。然而,在实际操作中,用户可能会面临“Spark 启动 Worker”问题,这不仅会影响作业的性能,还有可能导致资源的浪费。本文将详细记录如何解决此类问题,涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等多个方面,以期帮助读者更好地理解和应对该问题。
在进行深入讨论之前,理解问题的背景
1.spark的历史1.1 Hadoop:提到spark就要提到Hadoop,Hadoop里程碑式的一点就是发布了Hadoop2.X,提出了yarn。 yarn做的工作,就是把资源调度和任务调度完全的解耦了,这样整个框架的和拓展性就大大的增强了。不然按Hadoop1.X的版本,MapReduce是和Hadoop完全耦合的,是无法被替换的。1.2 sparkspark是基于Hadoop1.X的构架思
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2024-09-07 17:59:37
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# 如何启动 Spark Worker
## 引言
Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架,它提供了丰富的功能和强大的性能。在使用 Spark 进行开发和运行任务时,需要启动 Spark Worker 来分配和执行任务。本文将指导你如何启动 Spark Worker,并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
以下是启动 Spark Worker 的整体流程:
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-15 10:57:40
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# 实现 Spark 工作数量的指南
在 Spark 中,工作(work)通常指代 RDD、DataFrame 或 Dataset 上执行的任务。通过计算工作数量,我们可以优化作业并提升性能。接下来,我将为你阐述整个流程,并通过代码示例和图表来帮助你明白如何实现这一目标。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| -
Spark源码解析1-通信框架与Standalone模式启动Spark 通讯架构RPCRPC 是远程过程调用, Netty 就是一种基于 Actor 模型的 RPC 框架.在 Hadoop 中 NN 与 DN 要通信, HBase 中 HMaster 和 HRegionServer 要进行通信, 其实都是用 RPC 的通信方式, 只不过对比 Hadoop, Spark 不一样, 又进行了一层封装,
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2024-10-08 12:30:21
10阅读
一、 Windows Presentation Foundation ,缩写为WPF,其原来代号为“Avalon”,因“我佩服”拼音首字母组合一样,国内有人调侃地称之为“我佩服”。WPF是微软新一代图形系统,运行 在.NET Framework 3.0架构下,为用户界面、2D/3D 图形、文档和媒体提供了统一的描述和操作方法。下面是我对WPF学习的总结。1、WPF绑定 2、模板
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2011-08-22 17:42:00
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2评论
问题现象:jsp报错JspException:Unable to find a value for “xxx” in object of class “xxx” using operator “.” (null)很明显是因为jsp中引用的属性值,无法获取,所以报错。但是我打开jsp文件,在jsp文件却搜索不到这个属性。很奇怪,不是吗?问题原理tomcat有一个work目录,里面存放了页面的...
原创
2021-09-07 17:13:22
1181阅读
# 如何实现Spark页面查看Work
## 概述
在Spark中,可以通过Spark UI来查看任务和作业的运行情况。下面将介绍如何实现在Spark中查看Work的页面。
### 流程
首先,我们来看一下整个过程的流程,如下表所示:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 启动Spark应用程序 |
| 2 | 访问Spark UI页面 |
| 3 | 查看Wo
原创
2024-07-07 04:25:37
54阅读
# Spark Work 单独启动
## 引言
Apache Spark 是一个通用的、开源的大数据处理框架,它提供了一个高效的数据处理引擎和丰富的工具库,可以用于大规模数据集的处理和分析。在 Spark 中,Spark Work 是一个基本的执行单元,它代表了一个数据处理任务。本文将介绍如何在 Spark 中单独启动一个 Spark Work,并提供相应的代码示例。
## Spark Wo
原创
2023-11-13 10:07:14
46阅读
# Spark单独启动Worker的实现步骤
## 引言
在使用Spark进行分布式计算时,通常会启动一个Spark集群来利用多台机器进行计算任务。每个机器上都可以启动一个或多个Spark Worker来参与计算,这样可以充分利用集群的计算资源。本文将介绍如何单独启动Spark Worker,以及每一步需要做什么。
## 整体流程
以下是单独启动Spark Worker的整体流程:
```m
原创
2023-10-20 17:12:37
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集群搭建以及测试准备三台安装了hadoop的虚拟机搭建Standalone1).下载安装包,解压 2).改名 3).进入安装包的conf目录下,修改slaves.template文件,添加从节点。保存。 4).修改spark-env.shSPARK_MASTER_IP:master的ipSPARK_MASTER_PORT:提交任务的端
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2024-01-11 15:41:31
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任务要求编写一个Spark应用程序,对某个文件中的单词进行词频统计。备注:本文spark的根目录名:spark-1.6.3-bin-hadoop2.6#准备工作
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
mkdir mycode
cd mycode
mkdir wordcount
cd wordcount
#新建一个包含了一些语句的文本文件word.txt
1 用tomcat作web服务器的时候,部署的程序在webApps下,这些程序都是编译后的程序(发布到tomcat的项目里含的类,会被编译成.class后才发布过来,源文件没有发布过来,但这里的jsp没有经编译的)。tomcat有一个work目录,里面存放了页面的缓存,访问的jsp都会编译(从 work里进入Catalina后的如localhost站点文件夹下的项目,我们
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精选
2014-04-22 15:56:42
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Spark运行流程
看任何东西都是(知其然,再知其所以然), 我会先简单的介绍流程, 让初学者有个大概的概念,
其中有很多名称,我会在下面对其做出介绍,
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2023-08-02 14:13:42
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