1.问题描述 Spark的HistoryServer能正常查看之前的历史作业日志，但新提交的作业在执行完成后未能在HistoryServer页面查看。...2.问题复现 1.分别使用root和ec2-user用户执行作业 [2j064rxiqi.jpeg] 2.通过sparkHistory Server可以正常查看到所有历史作业 [2276nfvhdg.jpeg...] 3.将/user/spark/applicationHistory目录的所属组修改为supergroup，再次执行作业 | sudo –u hdfs hadoop dfs –chown spark...，导致所有用户作业的目录均为supergroup组，之前能正常查看的历史作业由于目录的所属组任为spark。.../user/spark/applicationHistory | |:----| [knkn3jzdi6.jpeg] 修改后所有历史作业均可正常查看 [oeihk2k8kp.jpeg] 醉酒鞭名马，少年多浮夸
这个中央协调点叫“驱动器节点(Driver)”，与之对应的工作节点叫“执行器节点(executor)”。驱动器节点和所有的执行器节点被称为一个Spark应用(Application)。...执行器进程启动后会在Driver上注册自己的节点，这样Driver就有所有执行器节点的完整记录了。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。...Spark会根据当前任务的执行器节点集合，尝试把所有的任务基于数据所在的位置分配给合适的执行器进程。...执行器节点： 作用： 负责在Spark作业中运行任务，各个任务间相互独立。Spark启动应用时，执行器节点就被同时启动，并一直持续到Spark应用结束。...4.配置资源用量： --executor -memory：设置每个执行器进程的内存 --total -executor -cores ：设置应用占用的核心数（所有执行器节点占用的总数）的最大值。
这个中央协调点叫“驱动器节点(Driver)”,与之对应的工作节点叫“执行器节点(executor)”。驱动器节点和所有的执行器节点被称为一个Spark应用(Application)。...执行器进程启动后会在Driver上注册自己的节点，这样Driver就有所有执行器节点的完整记录了。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。...Spark会根据当前任务的执行器节点集合，尝试把所有的任务基于数据所在的位置分配给合适的执行器进程。...执行器节点： 作用： 负责在Spark作业中运行任务,各个任务间相互独立。Spark启动应用时，执行器节点就被同时启动，并一直持续到Spark应用结束。 ...4.配置资源用量： --executor -memory：设置每个执行器进程的内存 --total -executor -cores ：设置应用占用的核心数（所有执行器节点占用的总数）的最大值。
上图显示了上面描述的工作流运行过程。 用户集选择，数据清洗的完成由绿色步骤表示。 并行路径正在处理： Spark分支完成了模型的生成和验证。...一旦某个步骤需要调度，Meson调度器从Mesos中选择合适的资源，然后将任务传递给Mesos主节点。 Meson执行器 Meson执行器是一个自定义的Mesos执行器。...一旦Mesos调度了一个Meson任务，它会下载所有的任务依赖，然后在子节点上启动一个Meson执行器。当核心任务正在执行时，执行器会做一些例行工作，比如发送心跳、完成百分比、状态信息等。...Meson的自定义Mesos执行器部署在子节点上。它们用来下载所有jar包和定制化artifact还有将消息/上下文/心跳发送回Meson调度器。...Meson中的Spark Submit可以从Meson中监控Spark作业进度，能够重试失败的Spark步骤或杀死可能出错的Spark作业。
我们更进一步：删除两个临时表并将所有三个Hive stage合并为一个Spark作业，该作业读取60 TB的压缩数据并执行90 TB的随机和排序。最终的Spark工作如下： ?...目前正在努力改变Spark驱动程序，以减少推测时间。...修复Spark执行器OOM (SPARK-13958）：首先为每个主机打包四个以上的reducer任务是一项挑战。...我们通过避免重新运行正在运行的任务来修复该问题，并且我们看到在发生获取失败时作业更稳定。...在完成所有这些可靠性和性能改进之后，我们很高兴地报告我们为我们的一个实体排名系统构建和部署了更快，更易管理的管道，并且我们提供了在Spark中运行其他类似作业的能力。
从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。...驱动器的职责： 所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图...spark.count()） 执行这些操作，驱动器程序一般要管理多个执行器,就是我们所说的executor节点。
实际上SeaTunnel最后的目的是自动生成一个Spark或者一个Flink作业，并提交到集群中运行。...： 插件层：提供Source、Transform、Sink插件定义 执行层：提供执行器和运行上下文定义 构建层：提供命令行接口定义 构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件...，实际上这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或者flink命令，而后脚本接收到spark-submit或者flink命令并提交到集群中；提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark...，实际上这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或者flink命令，而后脚本接收到spark-submit或者flink命令并提交到集群中；提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark...未来展望 目前社区正在做的事情： 连接器接入，社区计划在年底接入80+种数据源 Web服务化，社区目前在做Web服务化相关工作，用户可根据Web界面进行作业的管理、日志查看、上下线操作 计算引擎开发
处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...Schema管理 Delta Lake 自动验证正在被写的 DataFrame 模式是否与表的模式兼容。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。...使用模式 overwrite 覆盖表而不使用 replaceWhere 时，可能仍希望覆盖正在写入的数据的 schema。...原子性: 一个事务要么全部成功，要不全部失败，事务出现错误会被回滚到事务开始时候的状态。 一致性: 系统始终处于一致的状态，所有操作都应该服务现实中的期望。
Spark学习之在集群上运行Spark（6） 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。 2....Spark在分布式环境中的架构： [图片] Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。...Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。 4. 驱动器节点 Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。...执行器节点 Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。...集群管理器 Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点，在某特殊情况下，也依赖集群管理器来启动驱动器节点。 7.
在使用 Apache Spark的时候，作业会以分布式的方式在不同的节点上运行；特别是当集群的规模很大时，集群的节点出现各种问题是很常见的，比如某个磁盘出现问题等。...我们现在来考虑下下面的场景： 有个节点上的磁盘由于某些原因出现间歇性故障，导致某些扇区不能被读取。假设我们的 Spark 作业需要的数据正好就在这些扇区上，这将会导致这个 Task 失败。...因为这个机器的磁盘出现问题，所以这个 Task 可能一样失败。然后 Driver 重新这些操作，最终导致了 Spark 作业出现失败！ 上面提到的场景其实对我们人来说可以通过某些措施来避免。...调度器甚至可以杀死那台机器对应的执行器，这些都可以通过相应的配置实现。...我们可以通过 Apache Spark WEB UI 界面看到执行器的状态（Status）：如果执行器处于黑名单状态，你可以在页面上看到其状态为 Blacklisted ，否则为 Active。
这里有个假设是：Spark 集群以 Standalone 的方式来启动的，作业也是提交到 Spark standalone 集群。...首先需要启动 Spark 集群，使用 start-all.sh 脚本依次启动 Master （主备） 和多个 Worker。 启动好之后，开始提交作业，使用 spark-submit 命令来提交。...() 用来真正在 Worker 上分配 Executor。...四、scheduleExecutorsOnWorkers 计算每个 Worker 可用的核数 这个方法很长，首先看方法注释，大致翻译了一下： 当执行器分配的 cpu 核数（spark.executor.cores...如果看我的翻译还是很费劲，我就再精简下： 如果没有设置 spark.executor.cores，那么每个 Worker 只能启动一个 Executor，并且这个 Executor 会占用所有 Worker
Worker（子进程） 负责节点状态和运行执行器 Executor（执行器） 根据作业分配，负责执行该作业派发的任务 为了减少网络流量，强烈建议在集群机器上运行驱动程序，例如在Master节点，特别是需要驱动程序从...Spark分层执行结构 实体 描述 Application（应用程序） SparkContext的一个实例 Job（作业） 一个Action后执行的一组阶段 Stage（阶段） 在shuffle内的一组转换...Executor进程的内存，Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能。...综上从Executor和Task的角度，得到Spark Streaming 的一些优化方法，提交Spark作业的脚本大概为： ....2.3 内存 RDD基于内存计算，在内存中缓存所有内容，会给堆和垃圾收集器增加很大压力。如果应用程序的堆空间不足，可以增加 spark.executor.memory。
从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。...驱动器的职责： 所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图...),spark.count()） 执行这些操作，驱动器程序一般要管理多个执行器,就是我们所说的executor节点。
为执行器调度任务 在制定了物理执行计划，即已经成功转换为stage（taskset），Spark驱动器程序必须在各执行器进程间协调任务的调度.执行器进程启动后会向驱动器注册自己。...保障了的驱动器能始终对应用中所有的执行器节点有完整的记录。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。 ?...执行器节点 Spark 执行器节点是一种工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。...Spark 应用启动时，执行器节点就被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有执行器节点发生了异常或崩溃，Spark 应用也可以继续执行。...Spark 依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊也依赖集群管理器来启动驱动器节点。 最后奉献上一张spark的执行流程图 ?
执行器(executor)处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler)是其他的组成部分。...你通常在应用只有一个调度器，应用的开发者通常不会直接处理作业存储、调度器和触发器，相反，调度器提供了处理这些的合适的接口。配置作业存储和执行器可以在调度器中完成，例如添加、修改和移除作业。...或者使用print_jobs()来输出所有格式化的作业列表。也可以利用get_job(任务ID)获取指定任务的作业列表 ''' 遇到问题没人解答？..., seconds=2 ,id='123') print sched.get_job(job_id='123') print sched.get_jobs() 5.关闭调度器 默认情况下调度器会等待所有正在运行的作业完成后...，关闭所有的调度器和作业存储。
但是，当执行器被删除时，所有缓存的数据将不再可访问。为了避免这种情况，默认的包含缓存数据的executors 永远不会被删除。...Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持这种用例来启用提供多个请求的应用程序（例如，多个用户的查询）。 默认情况下，Spark的调度程序以FIFO方式运行作业。...在公平分享下，Spark以“循环”方式在任务之间分配tasks，使所有job获得大致相等的集群资源份额。...没有任何干预，新提交的作业进入默认池，但是可以通过向提交的线程中的SparkContext添加spark.scheduler.pool“local property”来设置作业的池。...设置此本地属性后，在此线程中提交的所有作业（通过此线程中的调用到RDD.save，count，collect等）将使用此pool 名称。
处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...Delta Lake 还提供强大的可序列化隔离级别，允许工程师持续写入目录或表，并允许消费者继续从同一目录或表中读取。读者将看到阅读开始时存在的最新快照。...模式管理（Schema management） Delta Lake 自动验证正在被写的 DataFrame 模式是否与表的模式兼容。表中存在但不在 DataFrame 中的列设置为 null。...数据存储格式采用开源的 Delta Lake 中的所有数据都是使用 Apache Parquet 格式存储，使 Delta Lake 能够利用 Parquet 原生的高效压缩和编码方案。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。
Spark中的ORC支持 此版本中删除了对 Spark 2.x 的 ORC 支持，因为 Hudi 中对 orc-core:nohive 的依赖现在被 orc-core 取代，以与 Spark 3 兼容。...默认的简单写执行器 对于插入/更新插入操作的执行，Hudi 过去使用执行器的概念，依靠内存中的队列将摄取操作（以前通常由 I/O 操作获取shuffle blocks）与写入操作分离。...例如： 重新启动作业时，写任务无法正确获取挂起的瞬间。 如果检查点成功并且作业突然崩溃，则瞬间没有时间提交。...Change Data Capture 在 Hudi 表用作流源的情况下，我们希望了解属于单个提交的记录的所有更改。 例如，我们想知道哪些记录被插入、删除和更新。...对于更新的记录，后续管道可能希望获取更新前的旧值和更新后的新值。 0.13.0之前，增量查询不包含硬删除记录，用户需要使用软删除流删除，可能不符合GDPR要求。
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。...3.查看应用进度信息和性能指标有两种方式：网页用户界面、驱动器和执行器进程生成的日志文件。 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。...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 ?...图二作业2详细信息用户界面 6. 关键性能考量： 代码层面：并行度、序列化格式、内存管理 运行环境：硬件供给。
Delta Lake 还提供了强大的序列化隔离级别，允许工程师不断地对目录或表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...模式管理：Delta Lake 会自动验证正在写入的 DataFrame 模式是否与表的模式兼容。表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null。...记录更新和删除（即将到来）：Delta Lake 将支持合并、更新和删除 DML 命令。这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录，并简化他们的变更数据捕获和 GDPR 用例。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当出现违规时，它将根据所预置的严重程度处理记录。...2 == 0"), new HashMap() {{ put("id", functions.expr("id + 100")); }} ); // 删除所有偶数
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