一、前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。...方案实现原理： 这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家，这种方式属于治标不治本。...比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...方案实现思路： 不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。...但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。
相对Hadoop的优越性 Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下...最后，Spark 更加通用。...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； Spark中通过DAG...*、本文参考 Spark和Hadoop的区别和比较 Spark与Hadoop相比的优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 ---- 前置条件： 1.使用Hue登录执行Hive...如果不同的用户登录Hue执行Hive的SQL操作，会产生大量的SparkSession未关闭问题，导致占用集群资源。 ?...2.解决方法 ---- 针对上述问题，有如下两种方式解决： 1.从CDH5.8版本开始，在Hue上提供一个用来关闭Spark Session的按钮，用户可以使用此功能来关闭当前会话，操作如下： ?...3.总结 ---- 1.由于Hive使用Spark引擎，所以不同的用户登录Hue执行Hive查询都会创建一个Spark Session会话，如果不关闭会话就会产生大量的未关闭Spark作业占用集资源。...2.同一个用户重复登录Hue不会重复的创建Spark Session 3.上述提供两种方式来关闭会话，一种需要用户手动的操作关闭会话，另一种方式通过HiveServer2服务的会话超时时间来自动结束Spark
厦门大学数据库实验室教程 有几个坑 SparkSQL context 在执行sql语句时，现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal() sparkapp使用sbt打包 simple.sbt...即在有simple.sbt的目录位置执行sbt package命令 spark.sql 执行时目前需要开启hadoop，原理未知，不开会报错 sbt 第一次安装时，直接官网下，现在教程中说的bug已经没有了
Spark 与 DataFrame 前言 在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...Dataframe 读写 手动创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Spark")....df = spark.read.csv('hdfs://spark1:9000/data/test.csv', header=True, inferSchema=True) # df = spark.read.options...写数据 write 的使用方法与 read 相同，可以通过 format 指定写入的格式，默认为 csv，也可以通过 options 添加额外选项。...# use write df.write.csv('hdfs://spark1:9000/data/test.csv') 写数据时，也可以先将 Pandas-on-Spark Dataframe 转化为
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 问题现象 测试环境 1.RedHat7.2 2.CM和...spark client”。...3 问题说明 1.可以通过调整Hive On Spark超时值，通过设置更长的超时时间，允许Hive等待更长的时间以确保在集群上运行Spark作业，在执行查询前设置如下参数 set hive.spark.client.server.connect.timeout...4 总结 1.当集群资源使用率过高时可能会导致Hive On Spark查询失败，因为Yarn无法启动Spark Client。...2.Hive在将Spark作业提交到集群是，默认会记录提交作业的等待时间，如果超过设置的hive.spark.client.server.connect.timeout的等待时间则会认为Spark作业启动失败
Spark OOM 问题分析 Spark常见的问题不外乎OOM。...OOM的问题通常出现在execution这块内存中，因为storage这块内存在存放数据满了之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有影响但是不会有OOM的问题。...Spark OOM 常见场景 Spark中的OOM问题不外乎以下三种情况： map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出 driver内存溢出 前两种情况发生在executor中，最后情况发生在driver...增大堆外内存 --conf spark.executor.memoryoverhead 2048M 默认申请的堆外内存是Executor内存的10%，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark...tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
Spark学习之Spark调优与调试（7） 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项。 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例。...Spark特定的优先级顺序来选择实际配置： 优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项； 其次是通过spark-submit传递的参数； 再次是写在配置文件里的值； 最后是系统的默认值。...4.Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤 需求：使用Spark shell完成简单的日志分析应用。...scala> val input =sc.textFile("/home/spark01/Documents/input.text") input: org.apache.spark.rdd.RDD[String...Spark网页用户界面 默认情况地址是http://localhost:4040 通过浏览器可以查看已经运行过的作业（job）的详细情况 如图下图： ? 图1所有任务用户界面 ?
5、考虑是否存在数据倾斜的问题 总结 1、org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException 1、问题描述 这种问题一般发生在有大量shuffle操作的时候,task...、解决方案 一般遇到这种问题提高executor内存即可,同时增加每个executor的cpu,这样不会减少task并行度。...spark.executor.memory 15G spark.executor.cores 3 spark.cores.max 21 启动的execuote数量为:7个 execuoteNum = spark.cores.max...2、Executor&Task Lost 1、问题描述 因为网络或者gc的原因,worker或executor没有接收到executor或task的心跳反馈 2、报错提示 executor lost WARN...spark.rpc.lookupTimeout 3、倾斜 1、问题描述 大多数任务都完成了，还有那么一两个任务怎么都跑不完或者跑的很慢。
想跑一下下面的代码，死活有问题，哎，我就很讨厌java这套东西，环境配置半天不说，还慢的要死 /** * Created by Administrator on 2016/3/31. */ import...org.apache.spark....._ object simpleApp { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark...Pi").setMaster("local") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length > 0)...(x*x + y*y < 1) 1 else 0 }.reduce(_ + _) println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n) spark.stop
使用jdbc的方式连接到ThriftServer，可以执行类似与show tabls的等操作，但是不能执行select相关的操作：java.io.IOException: Failed to create...3.Rdd的join,groupBy,reduceByKey等操作，通过spark.default.parallelism控制shuffle read与reduce处理的分区数，设置大一点。...5.判断join过程中是否存在数据倾斜的问题：可以参考链接：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html Sparksql使用过程中Executor端抛出...原因：Spark 是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题会依据之前生成的 lineage 重新在这台机器上调度这个 Task，如果超过失败次数就会导致job失败。...设置相应Black参数：spark.blacklist.enabled=true 三.Pyspark相关 driver python和Executor Python版本不一致问题 原因：pyspark要求所有的
问题1：SPARK与HADOOP之间的关系？ spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架，spark就可以运行在hadoop集群中。...spark支持scala、java和python三种语言。 问题3：SPARK目前可以支持多大的集群？ 目前已知的spark最大集群节点数已经超过1000台。...问题4：SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存时，spark如何处理？ spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。...local[n]中的n代表的是CPU核数，这个n也可以理解成spark并行执行数。 问题6：执行spark时一定需要存在hadoop环境么？ ...问题7：学习spark有好资源么？
研究了一段时间，简单对比了二者不同点，也是Spark计算更有MapReduce的原因所在。...有一个误区，Spark 是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存， MapReduce也是如此，只不过 Spark 支持将需要反复用到的数据给 Cache 到内存中，减少数据加载耗时...，所以 Spark 跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代） 1，交换数据的方式 MR 多使用hdfs做数据交换，多节点会带来IO压力；Spark多是基于本地磁盘做数据交换。...2，执行单元： MR 的task的执行单元是进程，进程的创建销毁的开销较大；Spark的task执行单元是线程，开销较小。...6，资源申请粒度 MapReduce是每一个task去独自做资源申请，粒度较细，Spark是整体job来做资源申请，粒度较粗。
幸而需要编写的代码仅仅牵涉到ServiceConfig、ServiceManager与UserService三个类以及这些类的少数方法。...因为最终需要调用的其实是UserService的authenticate方法，只需要为其提供一个简单的实现，并定义好其他相关的类型与方法，保证编译能够通过即可。 第一个问题轻松解决。...故而，第二个问题接踵而来：既然程序代码与外部jar包都被打包到最终的部署包中，当我们将该包拷贝到客户的部署环境中后，该如何将之前的mock包替换为真正的实现呢？...问题出现在哪里？...故而需要在前面的脚本中，为spark-submit添加如下内容： --files /appcom/mort/thirdparty_jars/clientKey.pk \ 三个问题给我制造了一定的麻烦，尤其是第二个问题的解决
spark的日志分类 spark的日志都有那些： 1.event(history) 2.work 3.executor 解决方法 方案1 一开始为了快速实现日志清理，选择了脚本自动清理，写了shell脚本便于清理历史文件...方案2 spark配置来解决这几个问题 conf文件下面的两个文件中修改配置： 1.解决executor（work目录） 日志太大的问题，修改spark-defaut.conf # 日志循环复写的策略（...hourly 2.解决历史日志问题spark-env.sh 文件添加 历史日志清洗参数配置 export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory...='-Dlog4j.configuration=file:/opt/spark/conf/log4j.properties' \ 总结 再实际应用过程中依然有很多不能日志复写或者不能文件导致日志太大的问题...，需要具体问题具体解决。
Hadoop与Spark的关系目录 一：介绍 1:Spark 2:Hadoop 二：不同层面的关系 1:功能 2:依赖关系 3:数据量影响 4:容错 说明：近期在做一个图关系项目时，使用到了saprk...分析引擎和Hadoop的HDFS文件系统，在了解的过程中产生了关于Hadoop与Spark的关系是什么样的疑问，在此简单的整理一下 一：介绍 1:Spark Apache Spark™ is a...spark的架构图： ?...Spark适合对数据量不太大的数据处理，可以是离线也可以是实时处理。 对于相同的数据量，spark的处理速度快于Hadoop，为什么？ Spark和Hadoop都是基于内存计算的。...Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。
Hive on Spark 默认支持 Spark on YARN 模式，因此我们选择 Spark on YARN 模式。Spark on YARN 就是使用 YARN 作为 Spark 的资源管理器。...的 slaves，master 代表 Spark 的 master编译和安装 Spark（Spark on YARN）编译 Spark 源码要使用 Hive on Spark，所用的 Spark 版本必须不包含...-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib配置 hive-site.xml配置的内容与 spark-defaults.conf 相同，只是形式不一样...遇到的问题编译 spark 基于 maven 有两种方式用 mvn 命令编译....-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10问题：没有报错，但是出现以下情况，停不下来原因：ResourceManager 或者 NodeManager 挂掉，一直没有 NodeManager
，附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。...讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择 问题驱动 的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。...本文档面向的是希望对 Spark 设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的 Geeks。...因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。...Acknowledgement 文档写作过程中，遇到过一些细节问题，感谢下列同学给予的解答、讨论和帮助： @Andrew-Xia 参与讨论了 BlockManager 的实现与 broadcast(rdd
对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...整合过程 和Spark 整合，意味着最好能有Schema(Mapping),因为Dataframe 以及SQL API 都要求你有Schema。...通常SparkOnHBase的库都要求你定义一个Mapping(Schema),比如hortonworks的 SHC(https://github.com/hortonworks-spark/shc)...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...我们也可以先将我们的数据转化为JSON格式，然后就可以利用Spark已经支持的JSON格式来自动推倒Schema的能力了。
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...这个其实很好理解，完全符合我们一般写代码的逻辑，但是如果把这个扩展到spark streaming，可能就不是那么好使了，为什么呢？...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？...并且提供了spark.streaming.concurrentJobs参数给我们配置job的并发度，也就不用我们自己去写多线程了，当然，默认是1，也就是串行执行。
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