今天在用Spark把Kafka的数据往ES写的时候,代码一直报错,错误信息如下: 15/10/20 17:28:56 ERROR actor.OneForOneStrategy: org.apache.spark.SparkContext java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.SparkContext at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java…
先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa…
## 错误: ## 解决方案: 下载 hadoop 的可执行tar包,解压放在windows 本地,并配置环境变量. 在 解压后的文件夹的bin目录下放入两个文件: winutils.exe, hadoop.dll ## windows 上hadoop 工具的获取:https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.6.4/bin       (或者自行百度一下)…
pyspark Python3.7环境设置 及py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe解决! 环境设置 JDK: java version "1.8.0_66" Python 3.7 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境变量 export PYSPARK_PYTHON=…
略微了解Spark源代码的人应该都知道SparkContext,作为整个Project的程序入口,其重要性不言而喻,很多大牛也在源代码分析的文章中对其做了非常多相关的深入分析和解读.这里,结合自己前段时间的阅读体会,与大家共同讨论学习一下Spark的入口对象-天堂之门-SparkContex. SparkContex位于项目的源代码路径\spark-master\core\src\main\scala\org\apache\spark\SparkContext.scala中,源文件包括Spark…
欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 今天不谈Spark中什么复杂的技术实现,只稍为聊聊如何进行代码跟读.众所周知,Spark使用scala进行开发,由于scala有众多的语法糖,很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了,另外Spark基于Akka来进行消息交互,那如何知道谁是接收方呢? new Throwable().printStackTrace 代码跟读的时候,经常会借助于日志,针对日志中输出的每一句,我们都很想知道它们的调用者是谁.但有时苦于对spark系统的了解程度不深,或者对sca…
-classpath "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\charsets.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\deploy.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\ext\cldrdata.jar;…
Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal…
摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC…
未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾…