spark日志+hivesql】的更多相关文章

windows本地读取hive,需要在resource里面将集群中的hive-site.xml下载下来. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!--Autogenerated by Cloudera Manager--> <configuration> <property> <name>hive.metastore.local</name> <v…
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$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC…
Spark日志,及设置日志输出级别 1.全局应用设置 2.局部应用设置日志输出级别 3.Spark log4j.properties配置详解与实例(摘录于铭霏的记事本) 文章内容来源: 作者:大葱拌豆腐,原文地址:Spark应用日志级别设置 作者:智能先行者,原文地址:智能先行者 spark中提供了log4j的方式记录日志.可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置.但…
spark监控应用方式: 1)在运行过程中可以通过web Ui:4040端口进行监控 2)任务运行完成想要监控spark,需要启动日志聚集功能 开启日志聚集功能方法: 编辑conf/spark-env.sh文件,在其中加入如下部分: SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.provider=org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.fs.l…
日志数据清洗,主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储.常用流程如下: 参考:https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html…
一.第一部分 1.spark2.1与hadoop2.7.3集成,spark on yarn模式下,需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容,如下: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url&l…
此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 任何时候日志都是定位问题的关键,spark也不会例外,合适的配置和获取spark的driver,am,及executor日志将会提升问题定位的效率,这里初步整理了spark的一些配置,更好的日志配置还需要根据实际的情况. 1)dirver日志的配置,可以通过spark.driver.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径,如: spark.driver.extra…
编辑Spark中conf中配置文件log4j.properties 设置日志级别为WARN,即:log4j.rootCategory=WARN, console…
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…
背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli…
原文链接:Spark应用程序运行的日志存在哪里 在很多情况下,我们需要查看driver和executors在运行Spark应用程序时候产生的日志,这些日志对于我们调试和查找问题是很重要的. Spark日志确切的存放路径和部署模式相关: (1).如果是Spark Standalone模式,我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志,在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下,这个目录可以通过SPARK_WORKER_DIR参数进行配置. (2).如果是Mesos模式,…
1 背景 在测试spark计算时,将作业提交到yarn(模式–master yarn-cluster)上,想查看print到控制台这是很难的,因为作业是提交到yarn的集群上,所以,去yarn集群上看日志是很麻烦的,但是又需要看print的信息,方便调试或者别的目的. Spark日志确切的存放路径和部署模式相关,如果是YARN模式,最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具(yarn logs -applicationId ),这个工具可以收集你应用程序相关的运行日志,但是这个工具是有限…
我们又都知道,Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality),Spark目前支持PROCESS_LOCAL(本地进程).NODE_LOCAL(本地节点).NODE_PREF.RACK_LOCAL(本地机架).ANY(任何)几种.其他都很好理解,NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时,打印出来,因为Spark是移动计算,而不是移动数据的嘛. 那么什么是NODE_PREF? 当Driver应用程序刚刚启动,Driver分配获得的Executor很可能还…
在应用spark时,经常要获取任务的执行进度,可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能. 以下代码仅供参考,欢迎交流. 效果显示: 代码: package org.apache.spark.zpc.listener import org.apache.spark.Logging import org.apache.spark.scheduler._ import scala.collection.mutable /** * Spark 的 DeveloperApi 提供针…
研究背景 互联网行业越来越重视自家客户的一些行为偏好了,无论是电商行业还是金融行业,基于用户行为可以做出很多东西,电商行业可以归纳出用户偏好为用户推荐商品,金融行业可以把用户行为作为反欺诈的一个点,本文主要介绍其中一个重要的功能点,基于行为日志统计用户行为路径,为运营人员提供更好的运营决策.可以实现和成熟产品如adobe analysis类似的用户行为路径分析.最终效果如图.使用的是开源大数据可视化工具.如图所示,用户行为路径的数据非常巨大,uv指标又不能提前计算好(时间段未定),如果展示5级,…
Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg…
Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality),Spark目前支持PROCESS_LOCAL(本地进程).NODE_LOCAL(本地节点).NODE_PREF.RACK_LOCAL(本地机架).ANY(任何)几种.其他都很好理解,NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时,打印出来,因为Spark是移动计算,而不是移动数据的嘛. 那么什么是NODE_PREF? 当Driver应用程序刚刚启动,Driver分配获得的Executor很可能还没有初始化,所…
学习一个工具的最好途径,就是使用它.这就好比<极品飞车>玩得好的同学,未必真的会开车,要学习车的驾驶技能,就必须用手触摸方向盘.用脚感受刹车与油门的力道.在IT领域,在深入了解一个系统的原理.实现细节之前,应当先准备好它的运行环境或者源码阅读环境.如果能在实际环境下安装和运行Spark,显然能够提升读者对于Spark的一些感受,对系统能有个大体的印象,有经验的工程师甚至能够猜出一些Spark在实现过程中采用的设计模式.编程模型. 考虑到大部分公司在开发和生产环境都采用Linux操作系统,所以笔…
文中的所有操作都是在之前的文章scala的安装及使用文章基础上建立的,重复操作已经简写: 配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 一.虚拟机中操作(启动网卡)sh /install/initNetwork.shifup eth0 二.基础配置(主机名.IP配置.防火墙及selinux强制访问控制安全系统)vi /etc/sysconfig/network (配置磁盘中主机名字)vi /etc/hosts (配置映射,)hostname 主机名 (修改内存中…
----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write…
使用2.3.0版本,因为公司生产环境是这个版本 一.下载安装 cd /opt wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2..tgz 二.配置文件spark相对于hadoop配置文件和配置项目都比较少,但是spark有5中运行模式,每种模式对应的配置和情况都不一样所以spark的重点是深入了解spark的5中运行…
一.经验 1.Spark Streaming包含三种计算模式:nonstate .stateful .window 2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群 3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作 4.部署Spark任务,不用拷贝整个架包,只需拷贝被修改的文件,然后在目标服务器上编译打包. 5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录,貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制 6.ES的分片类似kafka的partition 7spark Graph根据边集…
1.spark mongo 读取 val rdd = MongoSpark.builder().sparkSession(spark).pipeline(Seq(`match`(regex("path", java.util.regex.Pattern compile r.toString)))).build.toRDD() 2.error code 6 在spark读数据时容易遇到,mongos连接池已满,操作被拒绝,需要修改spark中的connectionperhost lazy…
原文地址:http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html 装了一个多星期的hive on spark 遇到了许多坑.还是写一篇随笔,免得以后自己忘记了.同事也给我一样苦逼的人参考. 先说明一下,这里说的Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 先看官网的资源Hive on Spark: Getting Started 要想在Hive中使用Spark执行引擎,…
本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark为使用者提供了大量的工具和脚本文件,使得其部署与开发变得十分方便快捷,本章将会分别从运行(含集群部署).开发以及源码编译三个角度,来介绍Spark相关环境的具体配置流程.对于初次接触Spark的读者,建议仅需阅读运行环境部署和开发环境部署两节内容,如果后期有源码编译或者源码学习需求,再回头来阅读相关章节. 2.1  Spark运行环境配置 Spark能够运行…
基础环境准备 安装JDK1.8+,并设置环境变量 搭建zookeeper集群 搭建Hadoop集群 Spark local模式 上传编译完成的spark安装程序到服务器上,并解压到指定目录 [root@hadoop01 soft]# -bin--cdh5.14.0.tgz -C /usr/local/ [root@hadoop01 soft]# cd /usr/local/ [root@hadoop01 local]# -bin--cdh5.14.0/ spark [root@hadoop01…
转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo…
本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息…
注意:1.搭建环境:Ubuntu64位,Linux(也有Windows的,我还没空试)       2.一般的配置jdk.Scala等的路径环境是在/etc/profile里配置的,我自己搭建的时候发现我自己在profile配置环境会有问题,比如说:我配置了spark,source了profile,启动spark是没问题的,但是当我想再次启动spark的时候,        就会启动失败,需要再source一遍profile,所以我把所有的需要配置环境的命令都写在了 ~/.bashrc文件里,只…
import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg…