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Spark2.1集群安装(standalone模式)

/intsmaze/p/6569036.html 配置Spark   进入到Spark安装目录   cd /spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf   mv spark-env.sh.template...执行第一个spark程序 /home/hadoop/app/spark2.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi...启动Spark Shell   spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序,方便用户进行交互式编程,用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。.../home/hadoop/app/spark2.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \ --master spark://intsmaze-131:...的高可用 到此为止,Spark集群安装完毕,但是有一个很大的问题,那就是Master节点存在单点故障,要解决此问题,就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠,配置方式比较简单

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    【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题

    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。...因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题,所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时,还是会出现数据倾斜,导致Hive ETL的速度很慢。...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。...对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task

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    深入理解Spark 2.1 Core (一):RDD的原理与源码分析

    首先讨论设计目标(2.1),然后定义RDD(2.2),讨论Spark的编程模型(2.3),并给出一个示例(2.4),最后对比RDD与分布式共享内存(2.5)。...2.1 目标和概述 我们的目标是为基于工作集的应用(即多个并行操作重用中间结果的这类应用)提供抽象,同时保持MapReduce及其相关模型的优势特性:即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...虽然在概念上使用Scala实现RDD很简单,但还是要处理一些Scala闭包对象的反射问题。如何通过Scala解释器来使用Spark还需要更多工作,这点我们将在第6部分讨论。...4.3 使用RDD实现Pregel 略 4.4 使用RDD实现HaLoop 略 4.5 不适合使用RDD的应用 在2.1节我们讨论过,RDD适用于具有批量转换需求的应用,并且相同的操作作用于数据集的每一个元素上...返回一组依赖 iterator(p, parentIters) 按照父分区的迭代器,逐个计算分区p的元素 partitioner() 返回RDD是否hash/range分区的元数据信息 设计接口的一个关键问题就是

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    关于linux下DB2创建数据库报错问题

    公司业务需要,把服务搭在中标下,在中标下装了DB2 Express-C v9.7.1,之前用着没有问题,隔了一段时间没用,最近又需要用到它,出了一些菜鸟问题,记录下来以免有人和我犯同样的错误。。。...我出现这个问题的原因是,忘记在终端启动DB2,这个图形化的工具会给大家错觉,让大家以为DB2已经启动,其实这只是个前段的显示工具,不代表数据库已经在运行。...这个保存信息是因为没有启动 db2admin ,在命令行输入 $db2admin start 如果正常的话,应该就解决问题了。...但是这里又有个新问题 sh: db2admin : not found 这个错误的原因是没有配置好环境变量,通过查找命令 $find / -name db2admin 2>/dev/null 可以找到命令所在的目录.../opt/ibm/db2/V9.7/das/bin/ 把这个路径加入到环境变量中: 先cd 进入用户主目录, vim .bash_profile 在PATH后面加上:/opt/ibm/db2/V9.7/

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    生产集群spark报错问题

    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。

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    Spark常见错误问题汇总

    的时候加上 --driver-java-options “-Xss10m” 选项解决这个问题 INSERT INTO重复执行出现:Unable to move source hdfs://bigdata05...解决方法:2.1.0规避办法INSERT OVERWRITE不带分区重复执行不会出现问题 执行大数据量的join等操作时出现:1.Missing an output location for shuffle...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

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    解决spark日志清理问题

    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。

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    深入理解Spark 2.1 Core (七):任务执行的原理与源码分析

    上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core (六):资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了,AppClient和Executor是如何启动,如何为逻辑上与物理上的资源调度,以及分析了在Spark1.4...执行Task 我们在《深入理解Spark 2.1 Core (三):任务调度器的原理与源码分析 》中提到了,任务调度完成后,CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint...// 对于计算结果,会根据结果的大小有不同的策略: // 1.生成结果在(正无穷,1GB): // 超过1GB的部分结果直接丢弃, // 可以通过spark.driver.maxResultSize...会把该结果以taskId为编号存入BlockManager中, // 然后把该编号通过Netty发送给Driver, // 该阈值是Netty框架传输的最大值 // spark.akka.frameSize...处理执行结果 Executor.TaskRunner.run的execBackend.statusUpdate,在《深入理解Spark 2.1 Core (四):运算结果处理和容错的原理与源码分析 》中我们已经讲解过

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