在编写spark 程序时,有时需要获取job id 进行记录. 只需在程序中加入: sc.applicationId res0: String = app-- 每个job提交后, 均有自己的监控页面. 采用spark restful api 监控job时,如: curl 127.0.0.1:4040/api/v1/applications  时, 只能获取一个application的状态,这是因为,同时提交多个任务的的时候,默认的端口是从4040开始递增的, 即,第二个application 的

import os.path import getpass import platform import time username = getpass.getuser() #获取当前用户名 home = os.path.expanduser('~') #获取用户目录 OS = platform.system() #获取系统类型 if OS == "Windows": spark_home = '%s/AppData/Roaming/Spark' % home else: spark_

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

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

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa

SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库.Json数据.Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch:6.4.1 Kibana:6.4.1 elasticsearch-spa

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

一.spark streaming简介 Streaming是一种数据传输技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断的输出,使用户听到的声音和图像十分稳定,而用户在整个文件传输完成开始前就可以浏览文件. 常见的流式计算框架: l Apache storm l Spark streaming l Apache samza 上述三种实时计算系统都是开源分布式系统,具有低延迟,可扩展和容错性诸多优点,他们的共同特色在于:允许你在运行数据流代码时,将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.什么是SparkApache Spark 是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的通用并行计算框架,Spark拥有Hadoop MapReduce

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master

1.免秘钥登录配置: ssh-keygen cd .ssh touch authorized_keys cat id_rsa.pub > authorized_keys chmod 600 authorized_keys 2.环境工具 2.1环境 系统 urbuntu jdk 1.7.0_79 scala 2.10.4 hadoop 2.6.0 spark 1.6.2 2.2打包工具 IDEA + sbt1.2打包工具 3.打包 3.1安装插件 需要预先安装scala插件,点击File ->S

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流

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

1.提交应用程序 在提交应用程序的时候,用到 spark-submit 脚本.我们来看下这个脚本: if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable randomized hash for string in Python 3.3+ export PYTHONHASHSEED= exec

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kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxxxx:2181 --topic testkafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic test --broker-list xxxxxx:9092 --time -1 SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/data/lib/* mvn dependency:copy-dependencies DEP_JARS=""

spark-shell/spark-submit/pyspark等关系如下: #spark-submit 逻辑: ################################################ #从spark-shell调用之后,传进来--class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" --master spark://ip:7077 #先检测spark_home,然后去调用spark_home/bin/sp

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析