一:History日志聚合的配置 1.介绍 Spark的日志聚合功能不是standalone模式独享的,是所有运行模式下都会存在的情况 默认情况下历史日志是保存到tmp文件夹中的 2.参考官网的知识点位置 3.修改spark-defaults.conf 4.修改env.sh 5.在HDFS上新建/spark-history bin/hdfs dfs -mkdir /spark-history 6.启动历史服务 sbin/start-history-server.sh 7.测试 webUI: ht…

Spark进阶之路-日志服务器的配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如果你还在纠结如果配置Spark独立模式(Standalone)集群,可以参考我之前分享的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9379045.html .然而本篇博客的重点是如何配置日志服务器,并将日志落地在hdfs上. 一.准备实验环境 1>.集群管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xcall.sh` #…

1.四个需求 需求一:求contentsize的平均值.最小值.最大值 需求二:请各个不同返回值的出现的数据 ===> wordCount程序 需求三:获取访问次数超过N次的IP地址 需求四:获取访问次数最多的前K个endpoint的值 ==> TopN 2.主程序LogAnalyzer.scala package com.ibeifeng.bigdata.spark.core.log import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spar…

当一切正常时,没有必要特别留意什么是事务日志,它是如何工作的.你只要确保每个数据库都有正确的备份.当出现问题时,事务日志的理解对于采取修正操作是重要的,尤其在需要紧急恢复数据库到指定点时.这系列文章会告诉你每个DBA应该知道的具体细节. 对于在我们关注下的所有数据库,在日志维护方面,我们的首要目标是最优化写性能,为了支持SQL Server写入日志的所有活动,包括数据修改,数据读取,索引维护等等.但是,留意下可能的日志碎片也是重要的,如前面文章介绍的,它会影响需要读取日志的过程性能,例如日志备份…

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

当一切正常时,没有必要特别留意什么是事务日志,它是如何工作的.你只要确保每个数据库都有正确的备份.当出现问题时,事务日志的理解对于采取修正操作是重要的,尤其在需要紧急恢复数据库到指定点时.这系列文章会告诉你每个DBA应该知道的具体细节. 对于日志文件的最大日志吞吐量,我们从存储架构思路的简单回顾开始,然后进一步看下日志碎片如何影响需要日志读取操作的性能,例如日志备份,或者故障恢复过程. 最后,我们会谈下在日志大小和增长管理的最佳实践,还有对过渡日志增长和碎片的正确处理. 物理架构 正确的物理硬件…

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…