传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。...幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Optimizer带来的好处和集群运行空闲job带来的成本节约...2，表级原子性 大数据处理引擎，最重要的性质是它如何容忍失误和失败。ETL作业可能(实际上常会)失败。...当Spark重新读取表时，会通过log来识别哪些文件是有效的。这样可以确保因失败引入的垃圾不会被下游的应用程序所消费。...通过避免运行没必要24*7运行的流处理。 跑Spark Streaming还是跑Structured Streaming，全在你一念之间。 (此处少了一个Job Scheduler，你留意到了么?)
JVM 预热是一个非常头疼而又难解决的问题。本文讨论了在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的一些方法和经验。...在这篇文章中，我们将讨论在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的经验。...我们在预热机制上做了一些调整，比如允许预热脚本和实际流量有一个短暂的重叠期，但也没有看到显著的改进。最后，我们认为预热脚本的收益太小了，决定放弃。...这种解决方案实际上可能比运行更多的 Pod 更糟糕，因为 Kubernetes 会根据 request 调度 Pod，找到具有 3 个空闲 CPU 容量的节点比找到具有 1 个空闲 CPU 的节点要困难得多...节流几乎可以忽略不计，它证实了具有 Burstable QoS 的解决方案是有效的。 为了使 Burstable QoS 解决方案正常工作，节点上需要有可用的冗余资源。
在这篇文章中，我们将讨论在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的经验。...尽管该服务在轻松处理高峰流量，但我们在部署过程中发现了问题。我们的每个 Pod 在高峰时间处理的 RPM 都超过 10k，而我们使用的是 Kubernetes 滚动更新机制。...我们在预热机制上做了一些调整，比如允许预热脚本和实际流量有一个短暂的重叠期，但也没有看到显著的改进。最后，我们认为预热脚本的收益太小了，决定放弃。...这种解决方案实际上可能比运行更多的 Pod 更糟糕，因为 Kubernetes 会根据 request 调度 Pod，找到具有 3 个空闲 CPU 容量的节点比找到具有 1 个空闲 CPU 的节点要困难得多...为了使 Burstable QoS 解决方案正常工作，节点上需要有可用的冗余资源。
1 Overview 本文主要讲 Apache Spark 在 on Kubernetes 的 PodTemplate 的问题，以及也会讲到 Spark Operator 里关于 PodTemplate...的问题，当然也会讲到 Apache Spark 2.2 on Kubernetes 那个 Fork 的版本，感兴趣的同学可以往下看看。...2 PodTemplate 实际上，如果是在 Spark Operator 里，本身就支持 Pod Template 的配置 SparkPodSpec，也就是说，像 NodeSelector, Tolerations...之类的，可以在创建 CRD 对象的时候在 YAML 上添加上，比如下面的例子。...: key: value 所以之前的文章也有说过 Spark Operator 的配置上，会更加灵活。
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...SQLon Spark的未来 Shark 当Shark项目在3年前开始时，Hive（在MapReduce上）是SQL on Hadoop的唯一选择。...Shark的想法很快被接受，甚至启发了加速Hive的一些主要工作。 从Shark到Spark SQL Shark构建在Hive代码库上，并通过交换Hive的物理执行引擎部分来实现性能提升。...正是由于这个原因，我们正在结束Shark作为一个单独的项目的开发，并将所有的开发资源移动到Spark的一个新组件Spark SQL上。...我们很高兴与Hive社区合作并提供支持，为最终用户提供流畅的体验。 总之，我们坚信Spark SQL不仅是SQL的未来，而且还是在Spark上的结构化数据处理的未来。
1 Overview 讲真，Spark 2.3 开始原生支持 K8S，按照Spark 2.4 官网的方法一开始真的没跑起来，K8S Dashboard 又一堆问题，可能我太菜了，头疼。...结果我再仔细看看官方指导，发现… 2 Start 2.1 部署本地的 K8S 集群 要在 K8S 上享受跑 Spark 的快感，首先你要有 K8S 集群，如果没有也没关系，我们本地装一个。...2.3 应用日志 首先是展示在终端的日志，这部分的日志是从 LoggingPodStatusWatcherImpl 打印出来的，这个类的作用格式检测 K8S 上 Spark App 的 Pod 的状态...Spark 都容器化了，那么跑在 K8S 上也就很合理，毕竟 K8S 调度 Docker 镜像的容器非常成熟。...跑在 K8S 上就没有了物理机的概念了，全部上云，这样对资源的利用以及成本的核算都会更 通过 K8S 的 NameSpace 和 Quotas，可以提供多租户的集群共享。
特别的，Structured Streaming在两点上和广泛使用的开源流数据处理API不同： 增量查询模型： Structured Streaming在静态的数据集上通过Spark SQL和DataFrame...为了解决这个问题，我们设计了Structured Streaming来实现简单的增量查询模型简单的表示应用程序。...一些关键问题如下： （1）失败：这是研究中最受关注的问题。除了单节点故障外，系统还需要支持整个应用程序的优雅关闭和重启，例如，操作人员将其迁移到一个新的集群。...然而，我们也设计Structured Streaming支持在延迟优化的引擎上执行，并实现了任务的连续处理模式，这些将在第6.3节中进行描述。这与Spark Streaming相比是一个很大的不同。...使用Structured Streaming，分析人员能够简单的解决这个问题。
在这一点上——就我们的目的而言，它们是可互换的。我个人更喜欢 OpenTofu，并且将在本文中坚持使用它。...我敢肯定可以通过 CoreDNS 咒语 或其他形式的巫术来解决此问题，但我通过将搜索域设置为 “.” 找到了一个令人满意的解决方案。...作为概念验证，我们将创建一个控制平面节点并加入一个孤立的工作器节点。 如果你想进一步简化部署，则可以在控制平面节点上允许常规工作负载，从而只需要一个节点用于 Kubernetes “集群”。...有关下一步要做什么的灵感，你可以查看我的“mini-kubernetes”GitLab 仓库，或查看我在 GitHub 上较大的家庭实验室仓库。...通过再次运行下面的命令可以解决我在此方法中遇到的大多数错误 tofu apply 如果 Kubernetes 挂了，这可能是 Cilium 配置的问题，而这种情况应该运行 cilium status 可能有助于你解决问题
为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream...Spark 和 Kubernetes Spark 和 Kubernetes 这两个开源项目之间的功能组合也在意料之内，用于提供大规模分布式的数据处理和编配。...在 Spark 2.3 中，用户可在 Kubernetes 集群上原生地运行 Spark，从而更合理地使用资源，不同的工作负载可共享 Kubernetes 集群。 ?...Spark 可以使用 Kubernetes 的所有管理特性，如资源配额、可插拔的授权和日志。...另外，要在已有的 Kubernetes 集群上启动 Spark 工作负载就像创建一个 Docker 镜像那么简单。 ? 4.
2 分析 /path/to/spark/resource-managers/kubernetes/core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler └── cluster...(conf) // 这个是 Executor 出问题 debug 的关键 // 默认情况下 Executor 退出后，会由 Spark 的 K8S 客户端主动进行删除 // 所以 Executor 的日志就找不到了...// 开启这个配置 spark.kubernetes.executor.deleteOnTermination // 这样 Executor 即时 Failed 了，他的 Pod 也不会被自动删除 private...val shouldDeleteExecutors = conf.get(KUBERNETES_DELETE_EXECUTORS) // 移除 Executor 的逻辑，上面说到的 Pod 被删除就是这里的...这个就是一个 EP 生命周期的 Manager，本质上 Pod 是创建在 K8S 集群的，Driver Pod 对 EP 的管理需要通过 K8S 的 ApiServer，而当 Pod 发生状态改变了，
/path/to/spark/resource-managers/kubernetes/core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/k8s/features...Step，因为 Pod 在 K8S 集群里，创建 Executor 需要不同的 Executor Pod 访问到 Driver Pod，才能注册上，也包括 Block Manager 以及 Spark...，例如内存，具体请看 spark.kubernetes.local.dirs.tmpfs 2.7 MountVolumesFeatureStep 2.8 DriverCommandFeatureStep...confDir // Hadoop 相关的环境变量 HADOOP_CONF_DIR existingConfMap // spark.kubernetes.hadoop.configMapName 提交任务的...Pod 的模板 spark.kubernetes.executor.podTemplateFile。
1 Overview Kubernetes 是作为新的 resouceManager 集成到 Spark 中的，集成的思路跟将 YARN 集成是类似的，Spark 本身提供 Standalone 这种资源管理的模式...而集成 Kubernetes 的方式，其实是很好理解的，也就是在 Spark 中起一个 Http 的客户端从而和 Kubernetes 的 ApiSever 进行通信，从而把与 Appication 相关的一些配置...2 源码分析 Spark Kubernetes 的模块的代码其实并不多，建议大家到以下目录下利用 tree 简单看一下。...首先生成一个 kubernetesAppId，为什么不是 spark app name，原因是这个关于 App 的标识，会以 Label 的方式，标注在关于这个 App 的所有资源上，包括 Driver...spark-submit --kill dbyin:spark-hdfs-* --master k8s://https://kubernetes.default.svc --conf spark.kubernetes.namespace
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)...() } } 下面分享一个ibm 大数据基础的培训资料： http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9478412
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可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据，也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2：SPARK支持的开发语言？ ...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？
实际上，sbt assembly并不会将所有依赖的外部包都装配到最终的部署包中，只要在sbt的依赖中添加provided，就能保证第三方依赖包不被包含进部署包中。...然而事与愿违，当我们将真正的jar包放在本地的classpath中时，运行时却找不到这个jar包。问题出现在哪里？...原因在于我们的程序并非一个普通的java程序，而是一个spark application，部署环境则为集群环境，运行该程序是通过spark submit的方式，将部署包提交到spark的cluster...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...虽然花费了一些时间，但问题的解决还是颇有价值的。
Kubernetes 是编配平台的首选。在开发过程中，您不妨在个人电脑上运行 Kubernetes，以便在本地启动和调试应用程序。...现在已经安装了 kubectl，我们来看一下这两种可以在本地机器上运行 Kubernetes 集群的方法。...使用 Minikube 设置 Kubernetes 集群 在笔记本电脑上，Minikube 在虚拟机 (VM) 内部运行单节点 Kubernetes 集群，为有兴趣使用 Kubernetes 的用户提供本地开发和测试环境...您也可以通过 kubernetes API 把已有kubernetes 集群的 pod 调度到 CIS 上以处理突增业务。CIS 根据您实际使用的资源计费，可以帮您节约计算成本。...参考文献：《OpenSource | 在你的电脑上运行Kubernetes》
本文之所以取名为 "Spark 内存管理的前世今生" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案，而在之前一直使用旧方案。...存在的问题 旧方案最大的问题是 storage 和 execution 的内存大小都是固定的，不可改变，即使 execution 有大量的空闲内存且 storage 内存不足，storage 也无法使用...这是因为，这本来就是属于 execution 的内存并且通过踢除来实现归还实现上也不复杂 一个 task 能使用多少 execution 内存？...这样做是为了使得每个 task 使用的内存都能维持在 1/2*numActiveTasks ~ 1/numActiveTasks 范围内，使得在整体上能保持各个 task 资源占用比较均衡并且一定程度上允许需要更多资源的...execution 和 storage 又是怎么使用堆内内存的呢？以怎么样的数据结构呢？ 如果你想搞清楚这些问题，关注公众号并回复 “内存管理下” ----
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。...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...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？...这样一来spark streaming就不局限于单个线程执行了，因为所有job都解析好了，我只是要去执行job，那我当然可以开启一个线程池，直接去执行任务了，而事实上，如果你看它底层实现，也确实是这样，
介绍 == Netdata可用于监视kubernetes集群并显示有关集群的信息，包括节点内存使用率、CPU、网络等，简单的说，Netdata仪表板可让您全面了解Kubernetes集群，包括在每个节点上运行的服务和...root@hello:~# kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes... kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes...10.100.122.173 19999:30518/TCP 2s root@hello:~# 通过http://:30518 访问浏览器中的netdata...仪表板 [2a8de81edea4462aac070499223de171~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 点击左侧可以查看具体每一台机器的信息 https://www.oiox.cn
Kubernetes 上 Java 应用的最佳实践 本文翻译自 Best Practices for Java Apps on Kubernetes 。...在本文中，您将了解在 Kubernetes 上运行 Java 应用程序的最佳实践。大多数这些建议也适用于其他语言。...我写了很多关于 Kubernetes 和 Java 的主题。您可以在我的博客上找到许多实际示例。...我希望这篇文章能帮助您在 Kubernetes 上运行 Java 应用程序时避免一些常见的陷阱。...如果您喜欢这篇文章，我再次推荐阅读我博客中的另一篇文章——更侧重于在 Kubernetes 上运行基于微服务的应用程序——Kubernetes 上微服务的最佳实践。
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