问题背景 spark是以客户端的方式安装的,并没有启动spark的mesos集群,这时候的spark就相当与hive客户端. 以local模型和yarn-cluster方式提交任务,都能正确额执行,但是一yarn-client方式就卡在ACCEPTED 问题原因 在网上查了资料,都说是资源不够用,需要调整yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent从0.1改成0.5,但是我测试数据才几k,集群内存128G,所以我直接排除了这个原因 后来想

在使用spark-submit运行工程jar包时常常会出现一下两个问题: 1.在程序中手打的log(如System.out.println(“***testRdd.count=”+testRdd.count()))常常会因被下一个Job的执行日志覆盖掉而无法查看日志: 2.一旦命令窗口被关闭或者电脑因断电等原因异常关闭,程序便终止运行. 其中,第一个问题可以通过将运行日志重定位到文件中来解决,命令如下: spark-submit testSpark.jar > ~/testLog.out 运行上

Spark 提供了一个名为spark-submit 的单一工具来跨集群管理器的提交作业,命令如下: bin/spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]1.[options]是spark-submit 的标志列表.你可以运行spark-submit --help来枚举所有可能的标志.2.<app jar | python file>指向包含你程序入口点的JAR 包或者python 脚本.3.[app opt

1.简介 最近在摸索利用sparkstreaming从kafka中准实时的读取数据,并将在读取的过程中,可以做一个简单的分析,最后将分析结果写入hbase中. 2.出现的问题 (1)将从kafka中读取数据的程序打包到服务器上运行,发现需要用kafka相关的包,因此采用assembly的方法打包即可. (2)运行 spark-submit  --class "com.yiban.datacenter.MyDataCollection.KafkaToHbase" --master loc

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

1.通过realy机器登录relay-shell ssh XXX@XXX 2.登录了跳板机之后,连接可以用的机器 XXXX.bj 3.在本地的idea生成好程序的jar包(word-count_2.11-1.0.jar)之后,把jar包和需要put到远程机器的hdfs文件系统中的文件通过scp命令从开发机传到远程的机器中 scp 开发机用户名@开发机ip地址:/home/XXXXX/文件 . #最后一个.表示cd的根目录下 object WordCount { def main(args: Ar

写一个小小的Demo测试一下Spark提交程序的流程 Maven的pom文件 <properties> <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target> <encoding>UTF-8</encoding> <spark.version>1.6.1</s

前言 本文章部分内容翻译自: http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html 应用提交 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于在集群上启动应用程序.它可以通过统一的界面使用Spark支持的所有集群管理器,因此您不必为每个集群管理器配置应用程序. 捆绑应用程序的依赖关系 如果您的代码依赖于其他项目,则需要将它们与应用程序一起打包,以便将代码分发到Spark集群.为此,请创建包含代码及其依赖项的程序

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

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).

原文: https://typecodes.com/web/centos7compilephp7.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1 创建php用户和用户组,并在github下载php7源码 #######新建php用户和php组 [root@typecodes ~]# groupadd -r www && useradd -r -g www -s /bin/false -d /usr/local/php7 -M php ##

开启php-fpm status php-fpm.conf pm.status_path = /statusx45 nginx.conf location ~ /(statusx45)$ { include fastcgi_params; fastcgi_pass unix:/dev/shm/php-cgi.sock; fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $fastcgi_script_name; } http://127.0.0.1/statusx45  # 可带参数(

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

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long int64; ; ; int n,a[maxn],sum[maxn],pos[maxn]; double l,r,mid,ans,b[maxn],s[maxn],list[maxn]

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

php-fpm status详解 pool – fpm池子名称,大多数为wwwprocess manager – 进程管理方式,值:static, dynamic or ondemand. dynamicstart time – 启动日期,如果reload了php-fpm,时间会更新start since – 运行时长accepted conn – 当前池子接受的请求数listen queue – 请求等待队列,如果这个值不为0,那么要增加FPM的进程数量max listen queue – 请

Cannect to Cassandra: 用spark-cassandra-connector, 注意spark,cassandra和connector的版本要配套,Cassandra至少要版本2以上 use this blog example: https://www.codementor.io/data-science/tutorial/installing-cassandra-spark-linux-debian-ubuntu-14 用sbt编译的方法搞定spark连接cassandra

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

1. 11g之前的绑定变量窥视     我们都知道,为了可以让SQL语句共享运行计划,oracle始终都是强调在进行应用系统的设计时,必须使用绑定变量,也就是用一个变量来取代原来出如今SQL语句里的字面值.比方,对于以下三条SQL语句来说: select col1 from t where col2 = 1; select col1 from t where col2 = 2; select col1 from t where col2 = 3;     我们能够看到,这三条SQL语句差点儿一样

喷水装置(一) 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 现有一块草坪,长为20米,宽为2米,要在横中心线上放置半径为Ri的喷水装置,每个喷水装置的效果都会让以它为中心的半径为实数Ri(0<Ri<15)的圆被湿润,这有充足的喷水装置i(1<i<600)个,并且一定能把草坪全部湿润,你要做的是:选择尽量少的喷水装置,把整个草坪的全部湿润.   输入 第一行m表示有m组测试数据每一组测试数据的第一行有一个整数数n,n表示共有n个喷水装置,随后的一

(1)创建Scala项目 File->new->Project,如下图 选择Scala 然后next 其中Project SDK指定安装的JDK,Scala SDK指定安装的Scala(这里使用的是IDEA自带的scala SDK),这里将项目名称命令为SparkWordCount,然后finish  在IDEA中开发应用程序时,常常需要通过一定的文件目录组织进行源码编写,例如源文件目录.测试源文件目录,下面演示在Intellij IDEA的src目录下创建main/scala源文件目录. 直