对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群

需求:kill 掉yarn上超时的任务,实现不同队列不同超时时间的kill机制,并带有任务名的白名单功能 此为python脚本,可配置crontab使用 # _*_ coding=utf-8 _*_ # !/usr/bin/python import re import commands import time run_app_arr = [] timeout_app_arr = [] ONE_HOURE = 1 THREE_HOURE = 3 TEST_QUEUE_NAME = ['hue',

分享一个shell脚本,实现kill掉mysql中所有的sleep状态的client线程,有需要的朋友,可以参考研究下. 文件名称:killsleep.sh. #It is used to kill processlist of mysql sleep#!/bin/shwhile :do  n=`mysqladmin processlist -uadmin -pxxxxx|grep -i sleep |wc -l`  date=`date +%Y%m%d\[%H:%M:%S]`  echo $n

Spark以yarn方式运行时抛出异常: [spark@master bin]$ cd /opt/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ./spark-shell --master yarn-client Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. Set

杀掉lock进程最快的方法是重启mysql,像你这种情况,1000多sql锁住了,最好是重启如果不允许重启,我提供一个shell脚本,生成 kill id命令杀掉lock线程,如下:------------------------------------#!/bin/bashmysql -u root -e "show processlist"|grep -i "Locked" >> locked.txt;for line in awk '{print

Linux下kill进程脚本 在Linux有时会遇到需要kill同一个程序的进程,然而这个程序有多个进程,一一列举很是繁琐,使用按名字检索,统一kill Perl脚本 使用方法 kill_all.pl firefox (kill所有含有firefox的进程) #!/usr/bin/perl ##################################################### # kill_all.pl firefox ############################

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase

背景:在使用linux时,经常会写一些linux命令片段,比较麻烦,有经验的程序员会把 这些碎片式的命令写成shell脚本 1.重启tomcat脚本 #!/bin/sh #kill tomcat pid pidlist=`ps -ef|grep tomcat|grep -v "grep"|awk '{print $2}'` if [ "$pidlist" = "" ] then echo "no tomcat pid alive!&qu

前言spark与hadoop的比较我就不多说了,除了对硬件的要求稍高,spark应该是完胜hadoop(Map/Reduce)的.storm与spark都可以用于流计算,但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算,而spark(stream)对应的是秒级的.这是主要的差别.一般很少有对实时要求那么高的场景(哪怕是在电信领域),如果统计与计算的周期是秒级的话,spark的性能是要优于storm的. Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架.这里将它们进行比较并

一.在tomcat启动脚本中看到,kill  -3

方法:ALTER SYSTEM KILL SESSION '80, 6, @2';  --<= 80 sid,6 serial#,@2 inst_id kill session 脚本如下:select 'alter system kill session '''||a.sid||','||b.serial#||',@'||c.inst_id||''' immediate ;' fromgv$session a ,gv$session b, gv$session cwhere a.username

背景介绍 redis数据库提供了一些管理功能比如 流水线:打包发送多条命令,并在一个回复里面接收所有被执行命令的结果.事务:一次执行多条命令,被执行的命令要么就全部都被执行,要么就一个也不执行.并且事务执行过程中不会被其他工作打断.乐观锁:监视特定的键,防止事务出现竞争条件.虽然这些附加功能都非常有用,但它们也有一些缺陷. 流水线的缺陷尽管使用流水线可以一次发送多个命令,但是对于一个由多个命令组成的复杂操作来说,为了执行该操作而不断地重复发送相同的命令,这并不是最高效的做法,会对网络资源造成浪费

大数据团队搞数据质量评测.自动化质检和监控平台是用django,MR也是通过python实现的.(后来发现有orc压缩问题,python不知道怎么解决,正在改成java版本) 这里展示一个python编写MR的例子吧. 抄一句话:Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer. 1.首先,先介绍一下背景,我们的数据是存放在hive里的.hive建表语句如下: 我们将会解析元数据,和HDFS上的数据进行me

Redis 发布订阅 Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息. Redis 客户端可以订阅任意数量的频道. 下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 . client5 和 client1 之间的关系: 当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时, 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端: 实例 以下实例演示了发布订阅是如何工作的.在实例中创建了订阅频道

sh test.sh../test.sh与source test.sh.. test.sh执行命令的区别:sh是启用子shell执行而source或点是在当前窗口执行export A=123:定义全局变量:unset A:删除定义的全局变量:source /etc/profile:在当前脚本中导入系统环境变量(包括$PATH)全局变量配置文件执行顺序:/etc/profile---->/etc/profile.d/---->~/.bash_profile---->~/.bashrc---

本篇基于redis 4.0.11版本,学习发布订阅.事务.脚本.连接的相关命令. Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息. 序号 命令 描述 事例 结果 SUBSCRIBE channel [channel ...]  订阅给定的一个或多个频道的信息. 创建了订阅频道名为redisChat:SUBSCRIBE redisChat Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1) "su

重启salt-minion导致由salt启动的进程kill问题排查 作者:耀耀 blog:https://www.liuyao.me 环境 服务器系统为centos6及centos7 服务器服务进程都是由salt-master操作salt-minion启动 一.起因 服务器从salt-2015.5.11升级到2018.03.03版本 在升级的过程中导致在centos7上的一些进程被kill了 二.升级脚本(salt.sh) # cat salt.sh #!/bin/bash cd /root &

1.启动脚本start.sh #run application backgroud nohup java -jar chess-admin->& & #record the process id echo $!>pid 2.终止脚本stop.sh kill `cat pid` 或者查询pid后终止 kill `jps -l | grep chess-admin | awk '{print $1}'` 或 kill `jps -l |awk '$2~"chess-adm

新一代大数据处理引擎 Apache Flink https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/ 新一代大数据处理引擎 Apache Flink 沈 钊伟2015 年 12 月 28 日发布       大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存