现象:hdp的集群没有配置spak的临时本地目录,默认在跑程序的时候会将中间过程的文件存放在本地的/tmp目录下 如果跑的spark数据量过大,就会导致/tmp下文件过大,最终导致根分区被占满,系统崩溃 解决办吧:修改spark的环境变量配置文件,在ambari界面上找到spark-env.sh的配置文件,添加参数 export SPARK_LOCAL_DIRS=spark.local.dir /disk1/sparktmp,/disk2/sparktmp 参考文档:https://blog.c

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137969.html Spark配置 Spark属性 动态加载Spark属性 查看Spark属性 可用属性 大部分用于控制内部设置的属性都有合理的默认值.一部分最通用的选项设置如下: 应用程序属性 属性名称 默认值 含义 spark.app.name  (none)  应用程序名称.该参数的值会出现在UI和日志记录中. spar

Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

一.经验 1.Spark Streaming包含三种计算模式:nonstate .stateful .window 2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群 3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作 4.部署Spark任务,不用拷贝整个架包,只需拷贝被修改的文件,然后在目标服务器上编译打包. 5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录,貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制 6.ES的分片类似kafka的partition 7spark Graph根据边集

参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC

环境:CentOS 6.6 x64  选用Spark版本 1.4.1.Zookeeper 3.4.6 一.安装 1.Spark运行模式 Local:使用于windows和linux平台(多用于测试,细分可分为5种情况) Standalone:spark集群模式,使用spark自己的调度方式 On Yarn:运行在Hadoop 2的Yarn资源管理框架之上,由Yarn负责资源管理,Spark负责任务调度和计算(又可分为2种情况) On Mesos:Mesos是一个类似Yarn的资源调度框架,提供了

下图 中描述了 Spark 的输入.运行转换.输出.在运行转换中通过算子对 RDD进行转换.算子是 RDD 中定义的函数,可以对 RDD 中的数据进行转换和操作.‰ 输入:在 Spark 程序运行中,数据从外部数据空间(例如, HDFS. Scala 集合或数据)输入到 Spark,数据就进入了 Spark 运行时数据空间,会转化为 Spark 中的数据块,通过 BlockManager 进行管理. 运行:在 Spark 数据输入形成 RDD 后,便可以通过变换算子 f liter 等,对数据操

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey

Introduction Apache Spark is a general-purpose cluster computing system to process big data workloads. What sets Spark apart from its predecessors, such as MapReduce, is its speed, ease-of-use, and sophisticated analytics. Apache Spark was originally

转载自:http://blog.csdn.net/zrc199021/article/details/54020692 关于所在节点核数怎么看? ====================================================================== # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with

cd /usr/local/spark/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf cp slaves.template slaves cp spark-env.sh.template spark-env.sh 修改slaves和spark-env.sh文件slaves hadoop-3 hadoop-4 hadoop-5 spark-env.sh export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk export SCALA_HOM

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815920501530034696/ 承接上一篇文档<Spark词频前十的统计练习> Spark on standalone 类似于yarn的一个集群资源管理框架,spark自带的 yarn ResourceManager(进程) 管理和调度集群资源,主要包括:申请.调度.监控 NodeManager(进程) 管理当前节点的资源,以及启动container资源:CPU和内存(CPU决定快慢,内存决定生死) 注

Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. 它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. 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和Spark Streaming. Spark优点: 减少磁盘I/O:随着实时大数据应用越来越多,Hadoop作为离线的高吞吐.低响应框架已不能满足这类需求.HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在

今天碰到比较奇怪的问题: 7/05/14 19:20:24 INFO util.Utils: Fetching http://192.168.31.160:33039/jars/spark_study_java-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar to /tmp/spark-446068a4-aaa4-4277-b009-908bf0d4ecac/executor-dcc3175b-7d19-4485-81e1-bf31a83a66b4/spark-

Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapShot的功能.一个snapshot(快照)是一个全部文件系统.或者某个目录在某一时刻的镜像.快照在下面场景下是非常有用:防止用户的错误操作:管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照,这样就可以在文件系统上有若干份只读快照.如果用户意外地删除了一个文件,就可以使用包含该文件的最新只读快照来进行回复.备份:管理员可以根据需求来备份整个文件系统,一个目录或者单一一个文件.管理员设置一个只读快照,并使用这个快照作为整个全量备份的开始点.增