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...---- 1.进入到spark安装目录下的conf文件夹 cd /export/servers/spark/conf 2.修改配置文件名称 vim spark-defaults.conf spark.eventLog.enabled...spark.history.retainedApplications=30指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数...xsync spark-env.sh 5.重启集群 /export/servers/spark/sbin/stop-all.sh /export/servers/spark/sbin/start-all.sh...6.在master上启动日志服务器 /export/servers/spark/sbin/start-history-server.sh 7.运行一个计算PI的实例程序 bin/spark-submit
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...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. 一....分发配置文件 // 可依次操作 也可分发 xsync spark-defaults.conf xsync spark-env.sh 4. 启动历史服务 // 1....启动任务, 查看历史服务器 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop002
Spark同样也提供大数据处理与分析能力。如果说Hadoop胜在规模的话，那么Spark就胜在速度。...与Hadoop获得的资助相比，对Spark的支持还很不够。 正是在此背景下IBM宣布了对Spark的大规模资助。...蓝色巨人将投入超过3500名开发者到Spark相关项目，为项目提供机器学习技术，并将Spark嵌入到IBM的数据分析和商用软件中，同时还会把Spark作为服务在它的Bluemix开发平台上提供出来。...为了鼓励基于Spark的创新，IBM还将在旧金山设立一个Spark技术中心。IBM还将把自己的一个研究项目SystemML开源。...回顾过去，正是由于IBM的出手才让若干关键技术得到了普及，比如说1980年代IBM对PC的投入，2000年代对Linux的投入均加速了相关技术成为主流的进程。
2，spark的historyServer 只要应用程序的事件日志存在，仍然可以通过Spark的历史记录服务器构建应用程序的UI。通过执行下面的命令，启动历史服务器： ....当使用文件系统提供程序类（请参见下面的spark.history.provider）时，基本日志记录目录必须在spark.history.fs.logDirectory配置选项中提供，并且应包含每个表示应用程序事件日志的子目录...目前仅仅只有当前一个实现，spark默认自带的，会从系统文件中查找程序日志 spark.history.fs.logDirectory file:/tmp/spark-events 应用日志存储的位置，...spark.history.ui.port 18080 历史服务器端口。 这里只配置了常用的，还有更多配置请参考官网。...3),worker：Standalone模式下的worker进程。 4),executor：spark的Executor。 5),driver：spark的diver进程。
spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录 2-修改Yan-site.xml配置，管理内存检查,历史日志服务器等其他操作 修改配置文件 3-需要配置历史日志服务器 需要实现功能...：提交到Yarn的Job可以查看19888的历史日志服务器可以跳转到18080的日志服务器上 因为19888端口无法查看具体spark的executor后driver的信息，所以搭建历史日志服务器跳转...知道yarn的位置 2-更改yarn的配置，这里需要开启历史日志服务器和管理内存检查 3-整合Spark的历史日志服务器和Hadoop的历史日志服务器，效果：通过8088的yarn的http://node1...需要在日志服务器上查看，演示 实验： SPARK_HOME=/export/server/spark {SPARK_HOME}/bin/spark-submit –master spark://node1...端运行用户定义的Python函数或Lambda表达****式，则需要为每个Task单独启一个Python进程，通过socket通信方式将Python函数或Lambda表达式发给Python进程执行。
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...，但是会有很多细节甚至有些文件不能删除（由于进程占用），这里不做详细介绍了。...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...比如spark3.0 才支持history日志循环写。另外yarn模式和standalone 也有很多不同，需要区别处理。
中或pyspark中，会开启4040的端口webui展示，但是一旦交互式命令行退出了，wenui无法访问了，需要具备Spark的历史日志服务器可以查看历史提交的任务 角色分析 Master角色,管理节点...， 启动一个名为Master的进程, *Master进程有且仅有1个*(HA模式除外) Worker角色, 干活节点，启动一个名为 Worker的进程., Worker进程****最少1个, 最多不限制...配置主节点和从节点和历史日志服务器 workers 从节点列表 spark-default.conf spark框架启动默认的配置，这里可以将历史日志服务器是否开启，是否有压缩等写入该配置文件 2...配置文件 2-4 配置日志显示级别(省略) 测试 WebUi （1）Spark-shell bin/spark-shell --master spark://node1:7077 （2）pyspark...中，一个worker有很多executor(进程)，一个executor下面有很多task(线程) bin/spark-submit \ --master spark://node1:7077 \ --
进程 spark-shell窗口关闭掉，则hadoop102:4040页面关闭。...Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者，即Spark在特定模式(Standalone)下正常运行必须要有的后台常驻进程。...Dspark.history.retainedApplications=30" 配置文件解析： Dspark.history.ui.port=18080 ：WEBUI访问的端口号为18080 -Dspark.history.fs.logDirectory：指定历史服务器日志存储路径...3.3 配置查看历史日志 为了能从Yarn上关联到Spark历史服务器，需要配置spark历史服务器关联路径。...目的：点击yarn（8088）上spark任务的history按钮，进入的是spark历史服务器（18080），而不再是yarn历史服务器（19888）。
https://spark.apache.org/docs/2.3.0/monitoring.html 总体来说 start-history-server.sh，可以启动 HS 的进程。 ?...默认通过访问 18080 端口，就可以将 job 的历史信息（注意还包括 on-going，也就是正在运行的 job）。 Spark Job 需要打开两个配置。...spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://namenode/shared/spark-logs 为了在本地起一个 HS 的后台进程，我们可以下载.../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.5.0.jar \ 只要配置了 event log 的位置，日志就能看到以下信息。 ?...因为启动 HS 的进程需要 event log，现在有了，所以就能启动了。查看 18080 默认端口的页面。 ? 刚刚运行的 SparkPi 程序的 Job 在这里。 ?
启动失败并出现这个报错，一般是play框架的evolution问题，解决方法如下： 停止dr.elephant并确保进程已kill 删除原来的数据库并重新建库 配置app-conf/elephant.conf...MapReduceFSFetcherHadoop2：通过读取HDFS和YARN的配置文件，读取mapreduce.jobhistory.done-dir等相关配置，直接读取HDFS上YARN的历史作业信息日志...的历史日志 SparkFetcher：通过SHS REST API拉取spark的eventlogs，需要spark版本在 1.5.0 以上。...dr.elephant，则还需要注意spark是否开启了spark.eventLog.compress，导致产生的spark日志为snappy格式，使得dr.elephant无法识别。...同上Hadoop问题点，可能出现了延迟问题 SHS可能没有配好spark日志聚合，解决办法另行找SHS日志聚合资料，这里不再多说 以上是个人在实战中遇到的一些问题及解决方法，后续如果还有其他问题我也会及时更新
root@hadoop10 ~]# start-all.sh 3.2 单独启动HDFS [root@hadoop10 dolphinscheduler2.0.6]# start-dfs.sh 3.3 开启历史日志服务器...hadoop10 ~]# jps 2400 SecondaryNameNode 100481 RunJar 100625 RunJar 62627 JobHistoryServer # Hadoop 历史日志进程...Pi is roughly 3.1404757023785117 4.4 历史日志服务器启动 [root@hadoop10 ~]# cd /opt/installs/spark3.2.0/ [root@...hadoop10 spark3.2.0]# sbin/start-history-server.sh 历史日志服务web：18080 五、Flink webUI：8081 5.1 启动集群 [root@...rmadmin -refreshQueues 9.2 启动 [root@hadoop10 ~]# start-yarn.sh 9.3 关闭 [root@hadoop10 ~]# stop-yarn.sh 历史日志服务
(Spark/MapReduce )的方式进行统计 1.2 实现步骤 课程编号、ip信息、useragent 进行相应的统计分析操作: MapReduce/Spark 1.3 项目架构 日志收集: Flume...离线分析: MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 看起来很简单，没什么高深的，但是现在需求改了嘛，很正常的骚操作对不对！...实时流式计算：在不断产生的数据流上，进行实时计算 4 离线计算与实时计算对比 4.1 数据来源 离线：HDFS历史数据，数据量较大。...4.2 处理过程 离线：Map + Reduce 实时：Spark(DStream/SS) 4.3 处理速度 离线：速度慢 实时：快速拿到结果 4.4 进程角度 离线：启动 + 销毁进程 实时：...7 * 24小时进行统计，线程不停止 5 实时流处理架构与技术选型 Flume实时收集WebServer产生的日志 添加Kafka消息队列，进行流量消峰，防止Spark/Storm崩掉 处理完数据，持久化到
作业监控的 WEB UI 界面，这个页面就是对应 Spark 应用程序历史执行界面： ?...Spark应用程序运行的日志。...Spark 程序的日志根据 spark 程序所在的阶段需要去不同的地方查看 比如程序正在运行时可以通过程序本身的 web UI 查看运行时的日志，程序结束后，web UI 就退出了，Spark 会将日志移动到...在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。...从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。
，会产生多个 Java 进程。...配置历史服务 由于 spark-shell 停止掉后，集群监控 linux1:4040 页面就看不到历史任务的运行情况，所以 ，开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。...8020/directory -Dspark.history.retainedApplications=30" 参数说明 参数 1 含义：WEB UI 访问的端口号为 18080 参数 2 含义：指定历史服务器日志存储路径.../examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10 停止 zrclass01的 Master 资源监控进程。...8020/directory -Dspark.history.retainedApplications=30" 参数说明 参数 1 含义：WEB UI 访问的端口号为 18080 参数 2 含义：指定历史服务器日志存储路径
：将Master进程和Worker进程在一台机器内运行。...2.完全分布式（测试开发用）：将Master进程和Worker进程分开在不同的机器上运行，比如机器1运行Master进程，机器2机器3机器4运行Worker进程 3.高可用的完全分布式模式（企业生产环境有可能用...分配资源给每个应用，运行Task任务 从节点Workers： 管理每个机器的资源，分配对应的资源来运行Task； 每个从节点分配资源信息给Worker管理，资源信息包含内存Memory和CPU Cores核数 历史服务器...HistoryServer(可选)： Spark Application运行完成以后，保存事件日志数据至HDFS，启动HistoryServer可以查看应用运行相关信息。 ...-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark 启动服务进程 集群启动和停止 在主节点上启动spark集群 /export/server/spark/sbin/start-all.sh
/sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start namenode 如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志 然后启动datanode.../sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager 如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志 然后启动nodemanager，执行：.../sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager 如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志 然后启动MapReduce JobHistory.../sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志 下面我们看下web界面 打开...： 也可以通过 http://127.0.0.1:8088/cluster 看到任务历史 为什么两处都有历史呢？
看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： 1、优化思路 任务的运行时间跟什么有关?...一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。 2) executor_cores 不宜为1!...否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。 3) executor_memory 一般 6~10g 为宜，最大不超过 20G，否则会导致 GC 代价过高，或资源浪费严重。...最终优化后的参数如下： 效果如下： (4)通过执行日志分析性能瓶颈 最后的任务还需要一个小时，那这一个小时究竟耗在哪了?...由于集群的 Spark History Server 还没安装调试好，没法通过 spark web UI 查看历史任务的可视化执行细节，所以我写了个小脚本分析了下前后具体的计算耗时信息，可以一目了然的看到是哪个
通过flume将业务数据服务器A的日志收集到hadoop服务器hdfs的hive中 2.3.3 Supervisor进程管理 很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程 使用 1、配置 supervisor...2.3.4 supervisor 启动监听flume收集日志程序 2.3.6 总结 用户行为日志收集的相关工作流程 flume收集到hive配置 supervisor进程管理工具使用 2.1 离线画像业务介绍...Spark初始化相关配置 合并三张表内容，到一张表当中，写入到HIVE中 article数据库：存放文章计算结果 article_data 建议初始化spark ， SparkSessionBase...，temp合并文章频道名称 2.4.2 Tfidf计算 article_data 2.4.2.1 目的 2、所有历史文章Tfidf计算 2.4.2.2TFIDF模型的训练步骤 读取N篇文章数据...TFIDF值 tfidf_keywords_values：结果结果 用到idf_keywords_values这个表: 词以索引的对应关系 对于每篇文章的每个词的权重做排序筛选 3、所有历史文章
sparkstreaming sparksql spark hdfs yarn spark hdfs mapreduce hadoop spark hadoop spark...还会介绍如何使用YARN的Web页面查看Job的运行情况，如何配置历史服务器和日志聚集用以查看运行Job的详细信息。 1....配置并启动日志聚集 进入Job历史服务Overview页面，Map和Reduce个数的链接上，点击进入Map的详细信息页面，再点击task name的链接，查看某一个Map或者Reduce的详细日志logs... 图2-2-9：配置日志聚集功能 (2) 重启历史服务及YARN进程 配置开启日志聚集功能后，需要重启历史服务及YARN的ResourceManager及NodeManager...进程，使日志聚集功能生效。
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