CDH5.12.1安装spark2.1概述 在CDH5.12.1集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.1版本。...www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_parcels.html#cmug_topic_7_11_5__section 升级过程 2.1...安装前的准备 所需软件： http://archive.cloudera.com/spark2/csd/ Parcels 包的下载地址： http://archive.cloudera.com/spark2...cloudera1.jar 到 /opt/cloudera/csd/下面 3）上传文件SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904-el6.parcel和SPARK2...el6.parcel.sha mv SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904-el6.parcel.sha1 SPARK2-2.1.0.cloudera1-
/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
版本可以共存，为了更好的体验及使用Spark新版本的API或修改已知旧版本的bug，现需要将CDH集群中Spark2的版本升级至Spark2.2最新，本篇文章主要介绍如何通过Cloudera Manager...将Spark2.1版本升级至Spark2.2。...---- 1.下载Spark2.2的parcel包及csd文件，如下下载地址 csd文件下载地址： http://archive.cloudera.com/spark2/csd/SPARK2_ON_YARN...] 至此已完成Spark2.2的升级 4.验证Spark版本 ---- 1.在命令行运行spark2-shell命令，验证Spark版本 [vgqnwf58zp.jpeg] 2.运行一个Spark2的作业...查看Yarn的8088界面 [yzvi0zvd5q.jpeg] 5.常见问题 ---- 在命令行运行spark2-shell命令报如下异常： [root@ip-172-31-6-148 ~]# spark2
说明 本文基于：spark-2.4.0-hadoop2.7-高可用(HA)安装部署 2....启动Spark Shell 在任意一台有spark的机器上执行 1 # --master spark://mini02:7077 连接spark的master，这个master的状态为alive...= org.apache.spark.SparkContext@77e1b84c 注意： 如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark...2.1. 相关截图 ? 3....执行第一个spark程序 该算法是利用蒙特•卡罗算法求PI 1 [yun@mini03 ~]$ spark-submit \ 2 --class org.apache.spark.examples.SparkPi
昨天，研究OpenSIPS 2.1，遇到一个问题。...:resume_async_http_req: curl_multi_perform: Please call curl_multi_perform() soon 而同步模式的rest_post是没有问题的...通过查找相关的关键字，发现 http://curl.haxx.se/mail/lib-2012-06/0350.html 看来，是libcurl版本低于7.20.0可能会有该问题，查了一下，果然，CentOS...curl_multi_perform: %s\n", curl_multi_strerror(mrc)); goto error; } 问题解决
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
windows2003在安装fp11的时候，系统弹出Verisign Class 3 Public Primary Certification Auth..........提示，大体意思是db2的数字证书不被系统信任...经过在多个机器上测试发现win7安装是没有任何问题的，顺着这个思路中午吃饭的路上想起来一个办法，既然win7可以安装说明win7中有可信任的证书，那我把证书导出来装到2003上不就可以解决问题了，安装这个方法一试...3、把证书复制到2003中，双击导入即可，在此运行db2 fp11 可以成功进入安装界面: ? 4、完成截图 ?
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
第一次用DB2数据库，由于考虑到建表语句可能不一样，所以采用手动建表的办法，一个个字段去填。并勾选主键，最后发现创建失败。...SERIAL_NO)); 提示以下两个错误： 第一个异常：[CREATE - 0 row(s), 0.000 secs] [Error Code: -104, SQL State: 42601] DB2...SQL Error: SQLCODE=-104, SQLSTATE=42601, SQLERRMC=INTEGER;R(50), 由于网上搜不到想要的答案，遂直接看问题，发现提示SQLERRMC...问题解决 第二个异常：DB2 SQL Error: SQLCODE=-542, SQLSTATE=42831, SQLERRMC=SERIAL_NO, DRIVER=4.15.82 这个就让我找不到头脑...，经搜索发现，DB2创建主键时，其主键sql必须设置不为空。
在博文《深入理解Spark 2.1 Core （十）：Shuffle Map 端的原理与源码分析 》中我们提到了： 使用Sort等对数据进行排序，其中用到了TimSort 这篇博文我们就来深入理解下...Spark TimSort 源码分析 其实OpenJDK在Java SE 7的Arrays关于Object元素数组的sort也使用了TimSort，而Spark的org.apache.spark.util.collection...更多细节可以参阅相关博文，Spark也对此bug进行了修复,修复后的代码如下： private void mergeCollapse() { while (stackSize > 1...if (n > 0 && runLen[n - 1] < runLen[n + 1]) n--; mergeAt(n); } } 总结 Spark
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
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/
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
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
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？
那么，需要解决的第一个问题是：由于客户的jar包不能拷贝到我的开发环境中，该如何处理该依赖？ 既然在开发环境下拿不到这个jar包，那就做一个mock包吧。...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。
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。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/54098376 在上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （五）：Standalone...在将现在的Spark代码之前，我们看看在Spark1.4之前，这部分逻辑是如何实现的： *** val numUsable = usableWorkers.length...我们来想一下，以上代码有什么问题？ 问题就在于，core是一个一个的被分配的。设想，一个集群中有4 worker，每个worker有16个core。...于是，他会这样配置参数： spark.cores.max = 48 spark.executor.cores = 16 显然，我们集群的资源是能满足用户的需求的。...2.1 Core （三）：任务调度器的原理与源码分析 》里已经讲解过。
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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