1.执行spark-submit时出错 执行任务如下: # ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi /hadoop/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100 报错如下: 2019-02-22 09:56:26 INFO StandaloneAppClient$ClientEndpoint:54 - Executor updated: app-20190222

本文转载自哪些原因会导致JAVA进程退出? 导语 JAVA进程消失可能有哪些原因? 那我们就开一篇文章说一下这个问题,其实很easy的,无外乎三种情况. linux的OOM killer杀死 JVM自身故障 jvm的OOM导致进程退出(很罕见,我至今没遇见过) linux的OOM killer Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉. 因此,你

原文地址:http://cuiweidabing.blog.163.com/blog/static/66631928201101514021658/ FT232RL是FTDI(www.ftdichip.com UK)用于RS232到USB转换的芯片,可以方便的应用于老产品的升级:能实现同样功能的还有CH430.PL-2303.CP2102等,市场上也比较常见.但是从网上得到的资料来看,FT232RL更方便开发,尤其是厂家提供了D2XX驱动程序,设计应用软件更加方便. 在这里(http://www

由于坏块导致DG的mrp0进程中断1.Environment11.2.0.4 ADG 2.SymptomsDG的mrp0进程中断,重启后,还是卡住.查看alert,在1.47存在报错,进一步查看trc,发现0:09存在错误,和mrp0进程卡住的时间吻合.11.2.0.4 adgORA-00600 [3020], [2393], [206563], [2189633251]ORA-10567ORA-10564ORA-01110ORA-10561 Sun Sep 26 01:47:41 2021Ar

背景 长话短说,我们部门一个同事找到我,说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM,从来没有坚持过超过三四天的,叫帮看一下. 这种事情一般我是不愿意看的,因为大部分情况下spark oom就那么几种可能: 数据量拉太大,executor内存爆了: shuffle过程中数据量太大,shuffle数太少,内存又爆了: 闲着蛋疼调用collect之类的方法,把数据往dirver上一聚合,driver内存爆了 闲着蛋疼又调用了一下persist还把结果存内存,还是

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

缓存雪崩一般是由某个缓存节点失效,导致其他节点的缓存命中率下降,缓存中确实的数据去数据库查询,短时间内,造成数据库服务器的崩溃. 这时,我们需要重启数据库,但重启一段时间后,又会被压垮,但此时缓存的数据也比之前要多. 这样,反复几次重启数据库,缓存才重建完成,数据库才稳定的运行. 或者,是由于缓存周期性的失效,比如每6个小时失效一次,那么每6个小时,将有一个请求的峰值,严重者设置会令数据库崩溃. 可以看下面的这幅统计图,是数据库的访问量统计图: 可以看到,缓存每6个小时就失效一次,每过6个小时就

.NET串口通信中将`0X1A`当做EOF处理,.NET接收到EOF会触发一次接收中断,此时事件形参`SerialDataReceivedEventArgs`值为枚举 `Eof`,其他为`Chars`. 参考: stackoverflow .MSDN ## 测试 .NET编程,中断方式接收,发送一串数据后等待回应,打印进中断次数:另外一端用串口助手来实现.通信用虚拟串口. [TestClass] public class EofByteSerialTest { ; private byte[]

昨天上传文件出了问题,常常在进度条到一半的时候就终止了.在本地测试的时候倒是没问题,今天早上用花生壳换了另一个域名,在我本地和服务器都测试,却能够上传文件成功.然后就想到了可能是nginx的问题,也在浏览器上查看错误信息,就出现了错误:Failed to load resource: net::ERR_CONNECTION_RESET. 百度一下发现,还真是nginx的问题,原来是关于缓存的问题. 所以我就在gninx的配置文件上把缓存设置大一些后,就能正常用原来的域名和服务器上传文件成功了.否

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).

此文旨在对spark storage模块进行分析,整理自己所看所得,等以后再整理. ok,首先看看SparkContext中sparkEnv相关代码: private[spark] def createSparkEnv( conf: SparkConf, isLocal: Boolean, listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = { SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus) } priva

这个页面帮助你对应用性能进行提升需要进行的一些操作.这个页面不是为你对 Confluence 出现问题后进行问题修复的指南.如果你的 Confluence 崩溃的话,请查看Troubleshooting Confluence hanging or crashing 页面中的内容来获得帮助. 与其他应用服务器一样,Confluence 可能需要对系统进行一些调整才能让 Confluence 能够承受更大的数据访问量.我们尽我们最大的努力能够让 Confluence 满足各种环境下的访问需求.但是没

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

一个服务程序在后台跑,用到了BDE访问SQLServer,隔了一段时间就会莫名其妙的与数据库连接失败,查了一下BDE,发现已经死掉了,bde administrator也无法打开,报错,重启或注销机器后才正常.头逼得急,让我尽快查出问题,但我一点头绪都没,对BDE这东西以前也没接触过.能否给点线索或启示,想请教一下高手,有哪些原因可能导致BDE死掉啊.谢谢 修改一下BDE的默认参数就可以了,因为默认的BDE的BUFFER只有2M,对于现在的程序实在太小了,下面我有BDE修改参数,只供参考,最好根

当用户应用new SparkContext后,集群就会为在Worker上分配executor,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程.序列图如下: 1. SparkContext创建TaskScheduler和DAG Scheduler SparkContext是用户应用和Spark集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它.如果你使用SparkShell,你不必自己显式去创建它,系统会自动创建一个名字为sc的SparkContext的实例.

之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开,即下载Block文件的功能.然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理,注册Executor的BlockManager.更新Executor上Block的最新信息.询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时,将Executor移除等等.那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

解决方案: 一直以来,基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性,也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点. 但是时代和技术都在演化,从Spark1.3.1版本开始,为了解决大块数据(如Shuffle)的传输问题,Spark引入了Netty通信框架,到了1.6.0版本,Netty居然完成取代了Akka,承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输. 网络IO扫盲贴 在Linux操作系统层面,网络操作即为IO操作,总共有:阻塞式,非阻塞式,复用模型,信号驱动和异