近期由于客户端机器连接过多,导致程序报错,详见:《Spark异常:address》。这里总结下该如何查看和维护Linux机器。首先查看机器的连接数统计:
在本节中,我们将解释 解释器(Interpreter)、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前,Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
背景介绍: 我们公司的实时流项目现在用的spark streaming比较多,这里再说下版本: spark streaming2.1.0 kafka 0.9.0.0 spark streaming如果
Spark运行在YARN上是有2个模式的, 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式
在 Linux 上自建 MySQL 服务器,经常遇到各种无法启动或启动后异常的问题,本文列举一些常见问题的解决办法。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段,第一个是Zookeeper集群的搭建,第二是Hadoop集群的搭建,第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
spark官网下载:http://spark.apache.org/downloads.html
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》,与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4和Kudu1.7,CDSW1.4的新功能可以参考《CDSW1.4的新功能》,以下我们具体看看Kudu1.7的新功能。
做大数据有几年了,这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用,但是或多或少使用起来,都不怎么方便,所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
如果是新手,请严格按照步骤来做。当然还有其他安装方式,这里讲的方式比较适合测试使用。
2)文档查看地址:https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB(单节点)环境配置2.2 Redis(单节点)环境配置2.3 ElasticSearch(单节点)环境配置2.4 Azkaban(单节点)环境配置2.4.1 安装 Git2.4.2 编译 Azkaban2.4.3 部署 Azkaban Solo2.5 Spark(单节点)环境配置2.6 Zookeeper(单节点)环境配置2.7 Flume-ng(单节点)环境配置2.8 Kafka(单节点)环境配置2.9 Apache 环境配置2.10 Tomcat 环境配置2.11 开发环境配置2.11.1 安装IDEA(略)2.11.2 Postman 安装2.11.3 安装 nodejs2.11.4 安装AngularJS CLI
学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始
Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者,即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试。 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduce计算,
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》、《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Spark2和Kafka客户端环境》,配置Gateway中并未提
Hudi 不依赖任何外部第三方服务(如 Zookeeper),因此易于操作。一切都是独立的,并且不存在必须长期运行的服务器组件。启动一个 Spark 集群,摄取一批数据,一切都完全关闭(如果摄取模式是批处理)。但有时,拥有中央服务可能有助于提高表操作效率。因此 Hudi 有一个中央时间线服务器,它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行,以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。
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.
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上配置JobHistoryServer的详细过程。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面的文章《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的GateWay节点》中Fayson介绍了在不将集群外节点添加到CM管理中实现各组件客户端访问CDH集群功能,本篇文章Fayson主要在前文章实现的基础上配
场景1:namenode节点故障,active namenode节点状态切换?如何恢复?
我们知道,当下流行的MQ非常多,不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比,我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件,配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
📷 随着spark越来越流行,我们的很多组件都有可能和spark集成,比如说spark处理完的数据写入mysql,redis,或者hbase,elasticsearch,spark本身不包含db的依赖的,这就需要自己解决依赖的jar包,这里大致有两种处理思路处理依赖问题: (1)使用maven将整个依赖打成一个fat的jar,这样所有的依赖都会在一个jar包,这样的好处就是一个jar包包含所有依赖,不需要额外考虑依赖的问题,但是弊端也非常明显如果依赖多的话jar包的体积会非常大超过100M都很正常
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
AnalyticsZoo是由Intel开源,基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台,能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等,构建基于大数据的深度学习端到端应用。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会,原讲座标题:DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
在哪个文件下面更改?spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
如果在使用App时遇到闪退,你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼,因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率,进而提升App质量,App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题,及时进行热修复,从而把损失降到最低。App异常监控平台,就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队,往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台,而选择独立开发。造轮子,首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
1.文档编写目的 在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群(如:HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN)等命令操作。但是有特殊需求: 1.不想将这个节点加入到CDH/CDP集群中管理,只用于实现CDH/CDP集群的访问。 2.支持多个不同版本的C6/CDP集群之间切换 3.支持多个用户同时访问不同集群,且环境变量互不影响 本篇文章主要介绍满足以上条件的一个客户端节点安装。 测试环境 1.集群1是CM版本6.3.4、CDH版本6.3.4 2.集群2 是Clo
这篇文章不会具体教你如何使用Yarn的API,但是会教你我实践过后的一些经验。接下来的内容会探讨以下两个主题:
Spark开发测试运行环境安装 VirtualBox下载地址 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads image.png 操作系统下载地址 http:/
得出结论, 如果计算 260G 的数据, 可能和计算 60G 的数据, 所需要的内存一样, Spark 会逐个取数据, 逐个计算, 计算完成后抛弃, 再取下一条
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS,当然因为硬件的告诉发展,已经出现了内存分布式系统Tachyon,不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面,然后通过定时器再写入HDFS,以保证计算的效率,但是毕竟还没有完全成熟。
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
1. docker 是什么2. docker 解决什么问题1. 解决虚拟机资源消耗问题。2. 快速部署。3. 提供一次性的环境。4. 提供弹性的云服务。5. 组建微服务架构。3. docker 安装部署与使用1. 安装 docker 引擎2. 使用 docker1. 理解 docker 的架构2. docker 命令3. 卷的概念4. 自制镜像并发布4. docker 网络6. docker pipework7. docker 网络端口映射4. 总结
原文:http://sparkdata.org/?p=423&utm_source=tuicool&utm_medium=referral 作者:京东大数据技术保障团队 概述 自Google发布Ten
Hive建表语句指定tblproperties('transactional'='true'),则执行插入操作时,不能直接使用insert..values语句,原因是开启了事务机制。建议使用insert..select方式。
Redis性能优化,单机增加CPU核数是否会提高性能 1、根据业务需要选择合适的数据类型,并为不同的应用场景设置相应的紧凑存储参数。 2、当业务场景不需要数据持久化时,关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的内存使用量。 3、如果需要使用持久化,根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一,不要使用虚拟内存以及diskstore方式。 4、不要让你的Redis所在机器物理内存使用超过实际内存总量的3/5。 我们知道Redis是用”单线程-多路复用io模型”来实现高性能的内存数据服务的,这种机制避免了使用锁,但是同时这种机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程,所以同一时刻只有一个操作在进行,所以,耗时的命令会导致并发的下降,不只是读并发,写并发也会下降。而单一线程也只能用到一个cpu核心,所以可以在同一个多核的服务器中,可以启动多个实例,组成master-master或者master-slave的形式,耗时的读命令可以完全在slave进行。
“本文主要介绍大数据相关集群搭建,包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
Kafka官方给出的定义是:Apache Kafka is an open-source distributed event streaming platform used by thousands of companies for high-performance data pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications. (Apache Kafka 是一个开源分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。)
摘要:在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升,在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下,业务性能提升至少 20 倍。
概要 为什么要做监控 线上发布了服务,怎么知道它一切正常,比如发布5台服务器,如何直观了解是否有请求进来,访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta,这么低级的错误,排错花了一个通宵,十几个人。 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题,调用XX服务出问题,很慢,是否可以衡量? 由于业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志,单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟,而且内容之多根本无法查看,给开发和运维带来诸多不便,
在CDSW中启动一个Session然后运行代码,第一次能够正常运行,在第一次运行完成后不关闭Session,在同一个Session中再次运行代码,此时就会出现报错,主要的报错信息为“Delegation Token can be issued only with kerberos or web authentication”,报错的截图如下:
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下:
这是一个系列文章中的第3篇,该系列由4篇组成。请务必先读第1篇和第2篇!
可以发现在一个Spark Application中,包含多个Job,每个Job有多个Stage组成,每个Job执行按照DAG图进行的。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》,《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》,《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark2.1的Thrift及spark-sql
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