先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa

文件名:service-user.sh 文件内容: ##shell脚本的头文件必须有#!/bin/sh ##再次配置java环境变量以防报其他错误## java env#jdk安装目录export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre ## service nameAPP_NAME=user ##服务存放的文件夹SERVICE_DIR=/service/$APP_NAME##服务名SERVICE_NAME=e

执行shell脚本时失败,报语法错误,但脚本内容检查正常 原因为该脚本是在非Linux系统下编辑之后放到系统执行的,文件模式类型非Linux系统匹配的模式类型. 查看文件的模式类型 显示文件的模式类型为 dos 修改文件的模式类型为Linux匹配的 unix 保存之后即可正常启动脚本.

在运行本地运行spark或者hadoop代码时可能会遇到一下三种问题   1.Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access0 2.java.lang.NullPointerException at java.lang.ProcessBuilder.start. 3.java.io.IOException: Coul

#!/bin/bash ### 切换到工作目录 bin=$(cd `dirname ${0}`;pwd) cd ${bin} echo "bin [${bin}] .." ### 参数设置 process="RCrNew" LOGPATH="/web/logs" day=$(date +%Y%m%d) #instance=$(echo ${bin}|awk -F'/' '{print $NF}') ### 如果程序已存在,先退出再执行 #if [

nohup nohup命令:如果你正在运行一个进程,而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束,那么可以使用nohup命令.该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程. 在缺省情况下该作业的所有输出都被重定向到一个名为nohup.out的文件中. deploy.sh的内容 nohup java -Xms400m -Xmx400m -XX:NewSize=200m -XX:MaxNewSize=200m -jar seckill.jar --spring-config-addition-l

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

linux 下启动java jar包 shell #!/bin/sh JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_34/bin/javaJAVA_OPTS="-Xmx256m"APP_HOME=/home/ap/injavawetrust/batch cd $APP_HOMEif [ -f BatchClient.pid ]; then  PID=$(cat BatchClient.pid)  echo "==========================&

好久没看MySQL了,今天启动起来找找感觉,尴尬了...发现服务启动不了.系统提示:无法启动mysql服务(位于本地计算机上)错误1067,进程意外中止. 解决过程: 1.在网上百度好久,看到一条解决路线是找到window事件查看器:桌面--计算机--右键进入事件查看器.

1问题描述: Tomcat启动产生错误严重: Error initializing endpoint java.lang.Exception: Socket bind failed: [730048] ?????? 2产生这个问题的原因: 是8080端口被占用 3解决方案: 把占用8080的进程终止.具体方法参考我的这篇文章.可以不用看准备.直接看解决方案.

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

目前利用Maven工具来构建自己的项目已比较常见.今天主要不是介绍Maven工具,而是当你本地启动这样的服务时,如果遇到报错,该如何解决?下面只是参考的解决方案,具体的解法还是得看log的信息. 1.log提示: SEVERE: Error configuring application listener of class org.springframework.web.context.ContextLoaderListenerjava.lang.ClassNotFoundException:

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)

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

在spark启动之后,worker和master注册通信之后,在进入用户提交app中,new SparkContext之后就会在worker上分配exectors了. 首先在sparkContext中,会先创建和启动TaskScheduler和DAGSchedule 在创建TaskScheduler的时候也会创建schedulerBackend:下面看createTaskScheduler方法: private def createTaskScheduler( sc: SparkContext,

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count

一.概述 在实际开发中,我们写好的代码,往往打成war包或jar包,通过winscp或其他软件将其上传至服务器,然而这样非常大的一个弊端就是不利于开发,为什么这么说呢?假如我们刚刚将springboot项目达jar包通过winscp部署在linux系统中,然而各种突如其来.意想不到的bug接踵而来,你在本地测试调试bug,难道你要一次又一次的打jar包,上传至服务器?我想你会疯了吧,哈哈,言归正传. 运行java项目的本质,就是让jvm运行.class文件(纯属个人理解,意思你懂就好),所以我们

Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算,不但消耗了网络IO,也消耗了磁盘IO,降低了整个计算的效率.为了提高数据的本地性,除了优化算法(也就是修改spark内存,难度有点高),就是合理设置数据的副本.设置数据的副本,这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值. Spark中的数据本地性有三种: PROCESS_LO