通过cloudera的旧版VM(centos6版本)跑spark,之后,想看一下日志研究一下job,stage以及task,压力很大的发现完全没有日志,180088页面打开后: Event log directory: hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/spark/applicationHistoryNo completed applications found! 回过头来还是真心感到spark做得人性化,因为在页面提示中给了两个很重要的信息:一个是spa

配置历史服务器 1.在mapred-site.xml中写入一下配置 <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop101:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value&g

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` #

Hadoop基础-配置历史服务器 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.  Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过Hadoop自带的命令(mr-jobhistory-daemon.sh)来启动Hadoop历史服务器. 一.yarn上运行mr程序 1>.启动集群

1.  启动脚本 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 2. 配置说明 jobhistory用于查询每个job运行完以后的历史日志信息,是作为一台单独的服务器运行的.可以在namenode或者datanode上的任意一台启动即可. 默认的配置如下,但是需要手工修改为我们指定的那台服务器. <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>0

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a

Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器 $ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh  start historyserver 这样我们就可以在相应机器的19888端口上打开历史服务器的WEB UI界面.可以查看已经运行完的作业情况.

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:过往记忆(http://www.iteblog.com/)     原文地址:<Hadoop历史服务器详解>(http://www.iteblog.com/archives/936) Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默

转发:http://www.chedong.com/tech/rotate_merge_log.html   内容摘要:你完全不必耐心地看完下面的所有内容,因为结论无非以下2点:1 用 cronolog 干净,安全地轮循apache"日"志2 用 sort -m 合并排序多个日志或者用: clfmerge合并日志 根据个人的使用经历:1 先介绍apache日志的合并方法:2 然后根据由此引出的问题说明日志轮循的必要性和解决方法,介绍如何通过cronolog对apache日志进行轮循:中

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

在mapred-site.xml配置文件中添加如下信息: <property>                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>                <value>chavin.king:10020</value>        </property> <property>                <name>mapreduce.j

服务器的日志一直报Packet for query is too large (7632997 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.的解决方法 最近服务器上的项目老是频繁的就崩掉了,重启之后过了一晚第二天来就又挂了,查看tomcat的日志有报内存溢出的错误,还有报Packet for query is too large (7632997 >

nginx的log日志分为access log 和 error log 其中access log 记录了哪些用户,哪些页面以及用户浏览器.ip和其他的访问信息 error log 则是记录服务器错误日志 错误日志的形式如下: 1 2 201.158.69.116 - - [03/Jan/2013:21:17:20 -0600] fwf[-] tip[-] 127.0.0.1:9000 0.007 0.007 MX pythontab.com GET /html/test.html HTTP/1.

此文档不建议当教程,仅供参考 配置历史服务器 我是在hadoop1机器上配置的 配置mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop1:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address<

Tomcat控制台中看到的日志是服务器的日志,而服务器访问日志则是记录服务处理的请求信息. 开发环境:IntelliJ IDEA 2019.2.2Spring Boot版本:2.1.8 1.新建一个名称为demo的Spring Boot项目. 2.application.yml 添加配置 server: tomcat: basedir: logs accesslog: pattern: '%t %m %s %v %U' enabled: true directory: access-logs b

此文是继上文如何在服务器看日志的续集.之所以我觉得自己很菜,是因为我的周围都是大佬,他们都是值得我学习的对象. 通常大家看日志,无非两种,一是more命令,一是tail命令,其中的过程要么是翻页查看,要么就是在线看,等待着日志中出 现某种状况.但是大家一般是系统出现问题的时候,才去服务器看日志.那么假如你已经预知在出现问题的那一刻会打印什么 样的日志,那么你还需要去翻页查看日志吗? 或许我们还有别的方式去查找日志文件内容.下面介绍一下我常用到的两种: 1.more 使用more命令查看日志文件

启动Mosquitto后,我们可以看到Mosquitto的启动日志: 1515307521: mosquitto version 1.4.12 (build date 2017-06-01 13:03:46+0000) starting 1515307521: Config loaded from /mosquitto/conf/mosquitto.conf. 1515307521: Opening ipv4 listen socket on port 1883. 1515307521: Ope

数据准备 数据下载:美国宇航局肯尼迪航天中心WEB日志 我们先来看看数据:首先将日志加载到RDD,并显示出前20行(默认). import sys import os log_file_path ='apache.access.log.PROJECT' base_df = sqlContext.read.text(log_file_path) base_df.show(truncate=False) 数据框输出如下: +--------------------------------------

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

1. 编辑spark-defaults.conf位置文件 添加spark.eventLog.enabled和spark.eventLog.dir的配置修改spark.eventLog.dir为我们之前在hdfs配置的端口hdfs配置参考hadoop(七)集群配置同步(hadoop完全分布式四)|9 [shaozhiqi@hadoop102 conf]$ pwd /opt/module/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/conf [shaozhiqi@hadoop102 conf

1.日志管理介绍: a.日志服务:在CentOS6.x中日志服务以及由rsyslogd取代了原有的syslogd服务.rsyslogd日志服务更加先进,功能更多.但是不论该服务的使用,还是日子文件的格式其实都是和syslogd服务相兼容的,所以会了syslogd也就会了rsyslod服务. b.rsyslogd的新特点: 基于TCP网络协议传输日志信息 更安全的网络传输方式 有日志消息的及时分析框架 后台数据库 配置文件中可以写简单的逻辑判断 与syslog配置文件相兼容 3.系统默认是启动的: