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

之前也介绍过使用yarn api来submit spark任务,通过提交接口返回applicationId的用法,具体参考<Spark2.3(四十):如何使用java通过yarn api调度spark app,并根据appId监控任务,关闭任务,获取任务日志>; 但是我更喜欢使用该篇文章中介绍的使用java来调用spark-submit.sh shell提交任务,并从spark-sbumit.sh执行界面获取applicationId的方案.使用hadoop api方式需要配置好环境,以及根据

Spark获取DataFrame中列的方式--col,$,column,apply 1.官方说明 2.使用时涉及到的的包 3.Demo 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark获取DataFrame中列的几种姿势–col,$,column,apply 1.官方说明 df("columnName") // On a specific DataFrame. col("columnName") // A generic column no yet associated

在spark 中获取时间用到java.util.{Calendar,Date} 以及java.text.SimpleDateFormat来对时间输出格式作规范 首先先导入包 import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date} 获取当前时间 def getNowTime(): String = { //实例化一个Date对象并且获取时间戳 val time = new Date().getTime //设置时间格式

1.业务需求 在拥有手机号在每个基站处停留时间日志 和 基站信息的 算出某个手机号的(所在基站,停留时间),(当前所在经度,当前所在纬度) 其中手机连接基站产生的日志信息类似如下: 18688888888,20160327082400,16030401EAFB68F1E3CDF819735E1C66,1 18611132889,20160327082500,16030401EAFB68F1E3CDF819735E1C66,1 18688888888,20160327170000,16030401

1.doc上的解释(https://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/java/org/apache/spark/sql/Column.html)  df("columnName")            // On a specific DataFrame.    col("columnName")           // A generic column no yet associated with a DataFrame.  

Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源(eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行,如果不用Yarn进行资源分配,MapReduce分到的内存资源会很少,效率低下):资源按需分配,进而提高集群资源利用率等. 相较于Spark自带的Standalone模式,Yarn的资源分配更加细致 Application部署简化,例如Spark,Storm等多种框架的应用由客户端提交后,由Yarn负责资源的管理和调度,利用Container作为

一.总体思路 以上是我在平时工作中分析spark程序报错以及性能问题时的一般步骤.当然,首先说明一下,以上分析步骤是基于企业级大数据平台,该平台会抹平很多开发难度,比如会有调度日志(spark-submit日志).运维平台等加持,减少了开发人员直接接触生成服务器命令行的可能,从物理角度进行了硬控制,提高了安全性. 下面我将带领大家从零到一,从取日志,到在Spark WebUI进行可视化分析相关报错.性能问题的方法. 二.步骤 (一)获取applicationID 1.从调度日志获取 一般企业级大

前言 通过spark获取hbase数据的过程中,遇到了InputFormat.文章主要围绕InputFormat介绍.会牵扯到spark,mapreduce,hbase相关内容 InputFormat InputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口,也就是说,通过该接口可以支持读取各种各样的数据源(文件系统,数据库等),从而进行mapreduce计算. 在有这个概念的基础上分析InputFormat的源码. public abstract class InputFormat<K,

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas

Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件.很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据,而目前 Spark 内置是支持很多数据源的,其中就包括了 HBase,但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据.这个 TableInputFormat 有一些缺点: 一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据: TableInputFormat 中不支持 BulkG

大规模数据处理Apache Spark开发 Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎.它提供了Scala.Java.Python和R的高级api,以及一个支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎.它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和DataFrames的Spark SQL.用于机器学习的MLlib.用于图形处理的GraphX以及用于流处理的结构化流. https://github.com/apache/spark https://spark.apache.org/ Online Doc

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值

通过本文你将学会如下内容: 1,如何使用Xamarin开发跨平台(Windows,Android,iOS)应用. 2,如何使用微软的登录界面登入Microsoft账号. 3,如何使用Outlook邮箱API. 4,了解MVVM思想. 5,了解Prism框架. 原代码地址:https://github.com/NewBLife/MyOutlook Xamarin概述 Xamarin由开源项目Mono发展而来,是一套跨平台的移动开发工具,开发人员可以使用 C# 为iOS,Android, Mac以及

hadoop2.2.0.centos6.5 hadoop任务的提交常用的两种,一种是测试常用的IDE远程提交,另一种就是生产上用的客户端命令行提交 通用的任务程序提交步骤为: 1.将程序打成jar包: 2.将jar包上传到HDFS上: 3.用命令行提交HDFS上的任务程序. 跟着提交步骤从命令行提交开始 最简单的提交命令应该如: hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/hadoop-examples.jar wordcount inputPath outputP

前言: 上一篇文章 我学习使用pandas进行简单的数据分析,但是各位...... Pandas处理.分析不了TB级别数据的大数据,于是再看看Hadoop. 另附上人心不足蛇吞象 对故事一的感悟:  人的欲望是无止境的,我们每次欲求一点,欲望便增长一点.但身体是有极限的,总有一天,我们因为渴求太多,最终所有都化为飞灰.  Hadoop背景 我接触过的数据总结为3类: 1.结构化数据 关系数据中的数据,有字段进行约束:(有规则) 2.半结构化数据 HTMLXml/Json....这种数据虽然有结构

(注意:本文的分析基于Hadoop trunk上的"Revision 1452188"版本号,详细可參考:http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-2/.) 1.     概述 YARN是一个资源管理系统.负责集群资源的管理和分配.假设想要将一个新的应用程序执行在YARN之上,通常须要编写两个组件:client和ApplicationMaster. 因为这两个组件编写很复杂,尤其ApplicationMa

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. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,