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
转载
2024-05-31 16:19:00
26阅读
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
转载
2024-07-17 12:52:42
73阅读
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
转载
2022-11-02 09:50:56
177阅读
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
转载
2024-02-23 11:41:54
70阅读
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
转载
精选
2014-04-22 15:56:42
471阅读
# 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
83阅读
# 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,
转载
2024-10-08 12:30:21
10阅读
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
转载
2024-09-07 17:59:37
18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
转载
2011-08-22 17:42:00
124阅读
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
Tomcat的work目录作用 很多网友喜欢把tomcat的work目录里的东西叫做缓存，其实那不是很恰当，work目录只是tomcat的工作目录，也就是tomcat把jsp转换为class文件的工作目录，这也正是为什么它叫work目录而不是cache目录的原因; tomcat的工作原理是当浏览器访
转载
2017-12-05 17:07:00
374阅读
2评论
文章目录1.下载spark安装包2.上传压缩包并解压3.修改配置文件4.拷贝配置到其他主机5.配置spark环境变量6.启动spark7.spark的web界面7.1 执行第一个spark程序8.启动Spark-Shell8.1 运行spark-shell 读取本地文件 单机版wordcount8.2 读取HDFS上数据 注：scala直接解压配置环境变量即可1.下载spark安装包下载地址sp
转载
2024-06-19 21:00:49
125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
# 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
108阅读
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
转载
2024-01-11 15:41:31
94阅读
