顾名思义,跳出的意思啦. 例如如图: skipped的stages代表是已经执行过了.所以不需要再执行了. 如何,你有一个 testRdd.然后先做 testRdd.Filter("xxx").map("xx"), 这个是transform 然后再分别做了count和reduce操作.  这两个都是action,第一次执行action时会执行transform,然后执行第二个action时,transform就会进行skipped

3. 创建并初始化Spark UI 任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单.高效的方式.SparkUI就是这样的服务. 在大型分布式系统中,采用事件监听机制是最常见的.为什么要使用事件监听机制?假如SparkUI采用Scala的函数调用方式,那么随着整个集群规模的增加,对函数的调用会越来越多,最终会受到Driver所在JVM的线程数量限制而影响监控数据的更新,甚至出现监控数据无法及时显示给用户的情况.由于函数调用多数情况下是同步调用,这就导

1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.data.gov 数据格式: 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式:姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览 上面的 22 行代码,就已经把构建一个 spark app 的三大步骤完成了,amazing, right? 今天我们主要讲 spark 的运行逻辑,所以我们就以核心的 11 - 16 ,这

1. spark 如何执行程序? 首先看下spark 的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

当Spark程序在运行时,会提供一个Web页面查看Application运行状态信息.是否开启UI界面由参数spark.ui.enabled(默认为true)来确定.下面列出Spark UI一些相关配置参数,默认值,以及其作用. 参数 默认值 作用描述 spark.ui.enabled true 是否开启UI界面 spark.ui.port 4040(顺序探查空闲端口) UI界面的访问端口号 spark.ui.retainedJobs 1000 UI界面显示的Job个数 spark.ui.ret

转载自:https://yq.aliyun.com/articles/60194 摘要: 这篇文章的主旨在于让你了解Spark UI体系,并且能够让你有能力对UI进行一些定制化增强.在分析过程中,你也会深深的感受到Scala语言的魅力. 前言 有时候我们希望能对Spark UI进行一些定制化增强.并且我们希望尽可能不更改Spark的源码.为了达到此目标,我们会从如下三个方面进行阐述: 理解Spark UI的处理流程 现有Executors页面分析 自己编写一个HelloWord页面 Spark

导入: 1)Spark Web UI主要依赖于流行的Servlet容器Jetty实现: 2)Spark Web UI(Spark2.3之前)是展示运行状况.资源状态和监控指标的前端,而这些数据都是由度量系统(MetricsSystem)收集来的: 3)Spark Web UI(spark2.3之后)呈现的数据应该与事件总线和ElementTrackingStore关系紧密,而MetricsSystem是一个向外部提供测量指标的存在 具体Spark UI存储更改可以通过spark issue查看:

spark 资源调度包 Stage(阶段) 类解析 Stage 概念 Spark 任务会根据 RDD 之间的依赖关系, 形成一个DAG有向无环图, DAG会被提交给DAGScheduler, DAGSchedular 会把DAG划分为相互依赖的多个stage. 而划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖. 每个stage包含一个或多个task任务.而这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行. stage是由一组并行的task组成的. stage计算模式 pipe

1. 使用业务角色ANALYTICSPRO登录WebClient UI: 2. 点击新建按钮: 为新建的报表分配一个HANA Live Query: 指定Query的参数: 上图WebClient UI选择的参数都定义在HANA studio里: 给报表添加属性: 添加measure: 之后报表即可在WebClient UI里成功渲染: 并且也能在CRM Fiori的Customer Report应用里看到该report. 如果想获得更多关于上图提到的Fiori应用,请查看我的公众号文章 SAP

1. 使用业务角色ANALYTICSPRO登录SAP CRM WebClient UI: 点击新建按钮创建一个新的HANA live report: 类型选择SHL: 弹出窗口,维护report的名称,描述信息,和底层使用哪个SAP HANA Live Query: 可以使用F4 help来选择系统里标准的HANA live query: 这篇文章里我使用的是:OpportunityQuery. 2. 这个ID OpportunityQuery是在ABAP后台系统事务码SPRO里配置的. 路径:

使用Chrome开发者工具调试CRM WebClient UI里附件上传的功能: 从本地选择一个文件,断点触发: 前端取得用户选中上传的文件名: Jerry.txt 点Attach按钮后,触发ABAP后台的事件处理函数: 从Chrome开发者工具的network标签能观察到,UI向ABAP后台发送了一个http post请求: 后台依次处理所有的form parts: 从对应的form part里取出文件名称和文件类型: 以及实际的文件内容(由于security原因,该form part的内容无

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier   见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap

RDD.Action触发SparkContext.run,这里举最简单的例子rdd.count() /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum Spark Action会触发SparkContext类的runJob,而runJob会继续调用DAGSchduler类的runJob DAGSchduler类的run

https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/3-JobPhysicalPlan.md stage 和 task 的划分问题.只要在 ShuffleDependency 处断开,就只剩 NarrowDependency,而 NarrowDependency chain 是可以进行 pipeline 的. 所以划分算法就是:从后往前推算,遇到 ShuffleDependency 就断开,遇到 NarrowDepen

java.lang.NoSuchMethodError: javax.servlet.http.HttpServletRequest.isAsyncStarted()Z at org.spark_project.jetty.servlets.gzip.GzipHandler.handle(GzipHandler.java:) at org.spark_project.jetty.server.handler.ContextHandlerCollection.handle(ContextHandl

在Cloud Application Studio里新建一个Code List Data Type: 维护Value和描述信息,以及在ABSL里使用的constant值. 保存之后,上述维护的信息会存储到一个名为.codelist 的文件里.激活之后,这个新建的数据类型就可以用于定义extension field(扩展字段)的类型了. 在下图,我定义了一个新的extension field,类型为前一步创建的code list: 将这个扩展字段暴露到UI上: 最后运行时外观如下: 要获取更多Je