当容器终止时，容器引擎使用退出码来报告容器终止的原因。如果您是 Kubernetes 用户，容器故障是 pod 异常最常见的原因之一，了解容器退出码可以帮助您在排查时找到 pod 故障的根本原因。
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
在使用docker容器的时候，应该了解“PID1僵尸进程reap”问题。如果使用的时候不加注意，可能会导致出现一些意想不到的问题。
第一种方式 经常有人在公众号留言或者在群里问浪尖，如何使用java代码提交一个Spark应用程序。在这里浪尖介绍一种简单的方法来实现这个功能。 首先用vim打开一个文件，MyLauncher.java 编写代码如下： import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle; import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher; import java.util.HashMap; public class MyLauncher
SIGTERM（信号 15）在基于 Unix 的操作系统（如 Linux）中用于终止进程。SIGTERM 信号提供了一种优雅的方式来终止程序，使其有机会准备关闭并执行清理任务，或者在某些情况下拒绝关闭。Unix/Linux 进程可以以多种方式处理 SIGTERM，包括阻塞和忽略。
1、spark程序停-启，实时数据量一下子太多，如何处理 2、spark程序数据丢失，如何处理？duration是多少？
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。
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。
我们都知道yarn重构根本的思想，是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceManager 、NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container.
为了初始化 Spark Streaming 程序，必须创建一个 StreamingContext 对象，它是 Spark Streaming 所有流操作的主要入口。StreamingContext 对象可以用 SparkConf 对象创建。
日前，大疆（DJI）发布“晓”Spark无人机，首次引入人脸检测和手势识别功能，进一步巩固其在全球无人机产业地位——航拍界的苹果。
在当今的商业世界中，数字变革是保持领先的关键。它涉及到使用云技术、更新IT系统以及使用数据和分析来做出明智的决策。这就是为什么在这些领域，公司一直在寻找技术熟练的专业人士，因为他们知道自己的专长。
最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。
客户那边需要快速出一个版本，开发的这块使用到的之前没怎么用过，比如用oozie调度spark程序时候，你可能在你本地调试代码没有问题，上传到集群上之后，运行就出各种错，加上我们使用的服务器配置很差，导致各种服务需要的资源都不都用，然后每天就是在各种配置，话不多说了，赶紧来复习一下spark；
黄文辉同学第二篇，请大家支持！ 1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字的数据源，也可以使用map、reduce、join、window等高级函数表示的复杂算法进行处理。最后，处理的结果数据可以输出到hdfs，redis，数据库（如hbase）等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次”
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 【编者按】在"Spark 1.4：SparkR发布，钨丝计划锋芒初露"一文中，我们有简单地介绍了1.4版本给Spark注入的新特性，在各个组件的介绍中也提到了新UI给用户带来的便捷。而从本文开始，我们将通过Databricks Blog上的系列文章深入了解新版本中的数据可视化，首先分享的是这个系列的第一篇博文——Understanding your Spark application through visualization，作者Andrew Or。 以下为译文 图
1.Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，能够在批处理和流数据获得很高的性能。2.spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存，迭代计算效率更高，mapreduce的中间结果需要落地，保存到磁盘；3.Spark计算框架对内存的利用和运行的并行度比mapreduce高，Spark运行容器为executor，内部ThreadPool中线程运行一个Task，mapreduce在线程内部运行container，container容器分类为MapTask和ReduceTask。Spark程序运行并行度高；
Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。通过都会将数据序列化，降低其内存memory和网络带宽shuffle的消耗。
TensorFlowOnSpark 项目是由Yahoo开源的一个软件包，实现TensorFlow集群服务部署在Spark平台之上。 大家好，这次我将分享TensorFlow On Spark的解决方案
本文介绍了Spark的四大特性：基于内存的迭代计算引擎、基于DAG的调度引擎、基于血缘的容错引擎、基于分区的存储引擎。同时，本文还介绍了Spark的作业执行流程、数据分区和文件格式、基于Shuffle的分布式计算、Spark的HA机制等。
📷 众所周知, Kubernetes(K8S)更适合运行无状态应用, 但是除了无状态应用. 我们还会有很多其他应用类型, 如: 有状态应用, 批处理, 监控代理(每台主机上都得跑), 更复杂的应用(如
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。
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications,
上图展示了 2 个 RDD 进行 JOIN 操作，体现了 RDD 所具备的 5 个主要特性，如下所示： • 1）一组分区 • 2）计算每一个数据分片的函数 • 3）RDD 上的一组依赖 • 4）可选，对于键值对 RDD，有一个 Partitioner（通常是 HashPartitioner） • 5）可选，一组 Preferred location 信息（例如，HDFS 文件的 Block 所在 location 信息） 有了上述特性，能够非常好地通过 RDD 来表达分布式数据集，并作为构建 DAG 图的基础：首先抽象一个分布式计算任务的逻辑表示，最终将任务在实际的物理计算环境中进行处理执行。
（1）job：包含多个task组成的并行计算，往往由action催生。 （2）stage：job的调度单位。 （3）task：被送到某个executor上的工作单元。 （4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数，用户可以为作业定制这些参数以更快，更稳定的运行应用程序。本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数。 MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Ta
在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。一旦分配了资源，应用程序将指示 NodeManagers 启动容器。ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。
默认情况下，Spark程序运行完毕关闭窗口之后，就无法再查看运行记录的Web UI(4040)了，但通过 HistoryServer 可以提供一个服务, 通过读取日志文件, 使得我们可以在程序运行结束后, 依然能够查看运行过程。本篇博客，博主就为大家带来在Spark上配JobHistoryServer的详细过程。 在 Spark-shell 没有退出之前, 我们是可以看到正在执行的任务的日志情况:http://hadoop102:4040. 但是退出 Spark-shell 之后, 执行的所有任务记录全部丢失. 所以需要配置任务的历史服务器, 方便在任何需要的时候去查看日志.
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
spark应用程序可以以Client模式和Cluster启动，区别在于Client模式下的Driver是在执行spark-submit命令节点上启动的，而Cluster模式下是Master随机选择的一台Worker通过DriverWrapper来启动Driver的。
之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
kill ：发送指定的信号到相应进程。不指定信号将发送SIGTERM（15）终止指定进程。若仍无法终止该程序可用“-KILL” 参数，其发送的信号为SIGKILL(9) ，将强制结束进程，使用ps命令或者jobs 命令可以查看进程号。root用户将影响用户的进程，非root用户只能影响自己的进程。
Spark的运行模式 📷 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式。 本地模式：常用于本地开发测试，本地还分别 local 和 local cluster （1）standal
译者注：本文介绍了两大常用的流式处理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并对他们各自的特点做了详细说明，以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。 流式处理的需求每天都在增加，仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。 流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”（CEP）则利用了逐个事件处理和聚合等技术。 对于实时数据处理功能，我们有很多选择可
Spark有以下四种部署方式，分别是：Local，Standalone，Yarn，Mesos
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
摘 要 分布式系统通常在一个机器集群上运行，同时运行的几百台机器中某些出问题的概率大大增加，所以容错设计是分布式系统的一个重要能力。 容错体系概述 Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式
对于流式应用程序，保证应用7*24小时的稳定运行，是非常必要的。因此对于计算引擎，要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题（比如driver应用失败重启、网络问题、服务器问题、JVM崩溃等），具有自动容错恢复的功能。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext}
Spark配置类，配置已键值对形式存储，封装了一个ConcurrentHashMap类实例settings用于存储Spark的配置信息。
Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业时主要负责：
spark Streaming的checkpoint是一个利器，帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启，比如网络，jvm等，当然也仅限于支持自动重启的集群管理器，比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / Python对象，尝试使用新的修改类反序列化这些对象可能会导致错误。
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