一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
“本文主要介绍大数据相关集群搭建，包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
1.1 Label-based scheduling介绍 故名思议，Label based scheduling是一种调度策略，就像priority-based scheduling一样，是调度器调度众多调度策略中的一种，可以跟其他调度策略混合使用，实际上，hadoop也是这样做的。但是，相比于其他调度策略，基于标签的调度策略则复杂的多，这个feature的代码量非常大，基本上需要修改YARN的各个模块，包括API， ResourceManager，Scheduler等。该策略的基本思想是：用户可以为每个n
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段，第一个是Zookeeper集群的搭建，第二是Hadoop集群的搭建，第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法：add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
说到Apache顶级开源项目，大家首先会想到什么？？？ 不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心，大家可以去Apache官网，下拉到最下边的页面，查看Apache有哪些开源项目。
本文主要介绍了如何在Spark中通过共享变量和广播变量来提高数据处理效率和处理速度。作者通过实例介绍了共享变量和广播变量的使用方法，包括使用方式、注意事项以及示例代码。同时，作者还针对广播变量的更新难易程度提出了一种解决方案。该方案可以有效地解决广播变量更新困难的问题，在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定。
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架，oozie支持在它的调度中执行spark。在我的日常工作中，一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务，合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。 Spark Action 这个Action允许执行spark任务，需要用户指定job-tracker以及name-node。先看看语法规则： 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.3
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块，可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。
yum install autoconfautomake libtool cmake
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户，非root的话要注意操作的权限问题。
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。项目是用 Scala 进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。 大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处： 1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益。 2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。 3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。 Spark 的内置项目如下：
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce转换，说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
如果运行在 YARN 模式，可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用。
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04下如何安装Hadoop 2.6.0、Spark 1.6.2以及开发环境搭建的过程。主要包括了配置环境变量、安装Hadoop、配置Hadoop、安装Spark、运行Spark的例子以及关闭YARN和Spark。同时，还介绍了如何在Jupyter Notebook中开发Spark应用程序。
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
工作期间，我提交spark任务到yarn上，发现指定的资源（使用内存大小。使用core的个数）总是与yarn的UI页面显示的资源使用量不一致，写本文说明一下这个问题，以及介绍一下spark on yarn的资源配置。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
“ ambari自定义服务干货，非常干的那种”
随着近几年业务快速发展与迭代，大数据的成本也水涨船高，如何优化成本，建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来，经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生，通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部，做到业务成倍增长的情况下成本负增长。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群，本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍，如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
ActionScript支持比JavaSctipt所支持的更新的ECMAScript标准实现版本。
Hadoop 的概念可追溯到 2003，2004 Google2篇论文(老版三辆马车)，2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
这两天在搭建Hadoop与Spark的平台，要求是能够运行Spark，并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程，简单做一个笔记blog。
或者 ./runRemoteCmd.sh '~/och200/zookeeper/bin/zkServer-initialize.sh --myid=1' zoo
本文介绍了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。首先介绍了HBase和ZooKeeper的基本概念和架构，然后详细讲解了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。最后通过一个具体的实例展示了如何使用HBase和ZooKeeper实现分布式系统，并提供了相应的代码示例。
JAVA相关 1-1）List 与set 的区别？ 老掉牙的问题了，还在这里老生常谈：List特点：元素有放入顺序，元素可重复 ，Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复。 1-2）数据库的三大范式？ 原子性、一致性、唯一性 1-3）java 的io类的图解 1-4）对象与引用对象的区别 对象就是好没有初始化的对象，引用对象即使对这个对象进行了初始化，这个初始化可以使自己的直接new的也可以是直接其他的赋值的，那么背new或者背其他赋值的我们叫做是引用对象，最大的区别于 1-5）谈谈你对反射机制的理解及其
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
近日新写完的spark任务放到yarn上面执行时，在yarn的slave节点中一直看到报错日志:连接不到0.0.0.0:8030 。 1 The logs are as below: 2 2014-08-11 20:10:59,795 INFO [main] org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8030 3 2014-08-11 20:11:01,838 INFO [main] or
目前有好几种监控spark应用程序的工具：web UIs，指标系统和外部监控仪。 一，web界面 1，界面的基本介绍 每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui，默认端口是4040端口，用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息： 1)，stages和tasks列表。 2)，RDD大小的总概和内存使用。 3)，运行环境信息。 4)，运行的Executors状态。 你可以在浏览器输入： http://<driver-node>:4040访问该界面。如果多个SparkContexts在同一台主机上运行
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
本文介绍了Impala在3.3版本对元数据性能方面做的一些优化和改善，主要结合官方的文档和测试结果进行说明。
特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》，欢迎关注！
由于 Spark 是计算框架，还需要有底层存储系统、资源协调管理、分布式协作管理等框架等进行支撑，因此我们这里使用在《万字+50图，详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》中部署的 Hadoop 作为 Spark 的存储及管理系统，在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。
这个问题又让我们碰到了，发生次数不频繁但是一旦发生就会造成ResourceManager服务崩溃、ZK注册watch过多等问题。不彻底解决这个问题心中一直是个梗，所以基于前两次的分析和阅读社区最新版Hadoop 3.2.1代码之后，给生产环境YARN打patch最终解决这个问题。对于疑难问题，每遇到一次就有一次不同的感悟，接下来是我本次分析和解决该问题的过程记录。前两次解决和分析该问题的记录如下：
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用，总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
A1 原因 提交方式：注意用yarn-cluster提交方式的命令 日志没有收集 A2 解决 用yarn-cluster提交方式的命令命令：./spark-submit --master yarn
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器，并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器，然后讲解了R语言的基础知识和基本函数，最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
📷 摘要：分析大量的数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分，还需要了解其他三方面是什么。 人类每天都吃、睡、工作、玩，这生产数据并且是大量的数据。根据IBM的数据，人类每天产生2.5万亿(250亿
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive，并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作，例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming，通过 HMS 直接进入 Hive，其中通常适用基于存储的权限。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
