## 如何打开 Spark 7077 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD A(检查Spark是否正确安装) --> B{是否正确安装} B -->|是| C(启动Spark Master) B -->|否| D(安装Spark) C --> E(检查Spark Master是否成功启动) E -->|是| F(启动Spark
原创 7月前
194阅读
一、4040端口spark任务运行后,会将Driver所在机器绑定到4040端口,提供当前任务的监控页面。此端口号默认为4040,展示信息如下:调度器阶段和任务列表RDD大小和内存使用情况环境信息正在运行的executors的信息演示如下:通过spark的java接口启动sparkSparkConf sc = new SparkConf(); // 创建一个SpakrConf对象用于配置Spark
问题产生Spark集群,即可以基于Mesos或YARN来部署,也可以用自带的集群管理器,部署于standalone模式下。笔者在部署standalone模式时,首先,通过如下命令,启动了Master。./sbin/start-master.sh成功启动后,可以通过http://master_ip:8080/连接到Master的UI,并在页面中找到URL为spark://host_name:7077
转载 9月前
98阅读
 1.安装jdk(配置JAVA_HOME,CLASSPATH,path)2.安装scala(配置SCALA_HOME,path)3.安装sparkSpark的安装非常简单,直接去Download Apache Spark。有两个步骤: ● 选择好对应Hadoop版本的Spark版本,如下图中所示;  ● 然后点击下图中箭头所指的spark-1.6.2-bin-hadoop2
文章目录一、漏洞背景二、漏洞详情三、测试版本四、漏洞复现漏洞环境漏洞利用 一、漏洞背景Apache Spark 是一个开源集群运算框架,专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark是UC Berkeley AMP lab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce 的通用并行框架。二、漏洞详情Apache Spark 是一款集群计算系统,其支持用户向
一、分析原因:查看服务器的远程端口绑定ip 这边显示绑定的是127.0.0.1:7077表示只能本地访问 正确的访问方式为:局域网Ip:7077 二、查看启动脚本设置: 分析脚本可以看到这边启动master和slaves分别是两个脚本,由于我们是通过start-master.sh去运行的,我们查看s
转载 2021-05-31 10:47:00
1428阅读
2评论
说在前面的话    重新试多几次。编译过程中会出现下载某个包的时间太久,这是由于连接网站的过程中会出现假死,按ctrl+c,重新运行编译命令。  如果出现缺少了某个文件的情况,则要先清理maven(使用命令 mvn clean) 再重新编译。  Spark源码编译的3大方式    1、Maven编译   2、SBT编译 &
这一篇我们来把Spark环境搭建起来。我们使用编译源码的方式来生成Spark的安装包,为什么不直接用官方的安装包呢?因为我们在使用spark的时候会结合Hadoop来使用,有自己的需求,所以我们使用源码来编译。首先去官网上来下载源码。我们选择2.1.0版本。然后解压。spark源码使用maven构建的,所以在编译之前我们最好下载一个maven,maven版本至少在3.3.9至少,另外Java 版本
原始问题,指定前三个字段类型后,SparkDF存储数据后出现,更改字段类型 添加插入配置进行测试rowResult1.write .mode(SaveMode.Overwrite) .option("createTableColumnTypes", "check_health_id varchar(200), column_name varchar(200), row_res varchar(10
一.简介  Spark对程序提供了非常灵活的配置方式,可以使用环境变量、配置文件、命令行参数,还可以直接在Spark程序中指定,不同的配置方式有不同的优先级,可以相互覆盖。而且这些配置的属性在Web界面中可以直接看到,非常方便我们管理配置。二.Spark程序配置加载过程  Spark程序一般都是由脚本bin/spark-submit来提交的,交互式编程bin/spark-shell其实也是通过它来
     RDD是Spark的核心,也是整个Spark的架构基础。spark与mapreduce相比,前者提供了更加丰富的编程接口给程序猿们。所以下面主要说明RDD的基本概念,以及其重要接口。      RDD包含4大操作:               1,创
# Spark 修改端口教程 ## 简介 在使用 Spark 进行开发和部署时,有时我们需要修改默认的端口号,以适应特定的环境需求。本教程将指导你如何使用代码修改 Spark 端口。 ## 整体流程 以下表格展示了修改 Spark 端口的整体流程: | 步骤 | 描述 | | ------ | ------ | | 步骤 1 | 了解 Spark 默认端口 | | 步骤 2 | 配置 Spa
原创 7月前
91阅读
# SPARK RPC修改介绍 在分布式计算中,RPC(Remote Procedure Call)是一种常见的通信方式,用于不同节点之间的通信和数据交换。而SPARK作为一种流行的分布式计算框架,也提供了RPC机制来进行节点间的通信。 在使用SPARK RPC的过程中,可能会遇到需要修改现有RPC功能的情况。本文将介绍如何修改SPARK的RPC功能,并提供代码示例来帮助读者理解。 ## S
原创 1月前
6阅读
作者:江宇,阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。 Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入,通过列式存储,zero copy等技术,JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。 本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。 列式存储简介
文章目录lnternalRow 体系数据源 RDD[lnternalRow]Shuffle RDD[InternalRow]Transform RDD[InternalRow]强类型化转换算子利用内置的schmea隐式转换算子连续的强类型化转换算子Encoder对InternalRow的影响总结 SparkSQL在执行物理计划操作RDD时,会全部使用RDD<InternalRow>类
什么是Spark官网:Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analyticsApache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,20
1. 简介  SparkConf类负责管理Spark的所有配置项,每个Spark程序都离不开SparkConf,基本上在Spark程序的开始都会进行一个参数的配置,如 new SparkConf().setMaster(“local”).setAppName(“My app”)。这里主要讲下SparkConf类源码的基本内容。2.Spark配置2.1 SparkConf构造方法class Spar
介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Sp
首先摆出我们常用的一种设定。bin/spark-submit \ --class com.xyz.bigdata.calendar.PeriodCalculator \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --queue default_queue \ --num-executors 50 \ --executor-cores 2 \ --executo
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5