`
zhangxiong0301
  • 浏览: 359634 次
社区版块
存档分类
最新评论

spark问题记录

 
阅读更多

1.问题:spark配置history server后,执行./bin/spark-shell --master yarn-client。在该shell里面执行action后退出shell,此时history server的webUI上不出现这个shell application。

解决driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息。

分享到:
评论

相关推荐

    spark笔记整理文档

    RDD提供了容错机制,通过血统(Lineage)记录数据创建过程,当部分数据丢失时,可以从源数据或父RDD重新计算。 5. DataFrame与Dataset: DataFrame是Spark SQL引入的数据抽象,它是基于表的抽象,允许用户以SQL方式...

    Spark Sql中时间字段少8个小时问题解决

    此问题的主要原因是Spark SQL默认使用的是UTC时区进行日期和时间的处理,而源表中的时间戳可能是基于其他时区(如北京时间UTC+8)记录的。当从一个`timestamp`字段转换为`string`字段时,如果没有明确指定时区,...

    Spark安装包及部署文档

    - **启动Spark History Server**:为了查看Spark作业的历史记录,需要启动Spark History Server。 - **提交应用**:使用`spark-submit`命令提交Spark应用程序,指定YARN为资源管理器。 5. **注意事项**: - **...

    Spark-2.4.5官网下载源码包

    10. `CHANGELOG`:记录了自上一版本以来的所有变更,包括新特性、改进和已知问题修复。 通过研究Spark-2.4.5的源码,我们可以深入理解以下关键知识点: 1. DAG(有向无环图)调度:Spark的工作方式基于DAG,它将...

    基于Spark的电影推荐系统

    基于Spark的电影推荐系统是使用Spark MLlib的ALS推荐算法,对会员电影评分数据和观看记录的数据构建协同过滤式的推荐引擎,对历史数据进行训练创建模型进行针对用户推荐电影和针对电影推荐用户的推荐功能,由此来...

    1Spark生态和安装部署

    - **Spark Web UI**:提供了丰富的用户界面,用于查看集群状态、任务进度以及诊断性能问题。 - **Spark Event Log**:记录了 Spark 应用程序运行过程中的事件信息,可用于分析和调试。 - **Spark History Server**:...

    超详细Spark思维导图

    2. **RDD(Resilient Distributed Datasets)**:RDD是Spark的基本数据抽象,是一种不可变、分区的记录集合。它们是容错的,并支持并行操作,如转换和行动,使得数据处理高效且灵活。 3. **Spark SQL**:Spark SQL...

    spark简介及使用

    Spark 通过记录 RDD 的血缘关系(lineage)来实现容错。如果某个 RDD 的部分分区丢失,Spark 可以通过重新计算丢失的分区来恢复,这个过程依赖于 RDD 的转换历史。这种机制使得 Spark 在处理大规模数据时既高效又...

    Spark开发指导文档

    总的来说,Spark结合Scala提供了高效的大数据处理能力,开发者可以通过理解其核心概念和掌握实践技巧,充分利用Spark的强大功能,解决复杂的数据处理问题。《Spark开发指导文档》将帮助你深入了解Spark,并熟练运用...

    Atlas Spark SQL血缘分析,Hive Hook

    通过这种方式,当Spark SQL通过Hive接口查询或修改数据时,Hive Hook可以记录下这些操作,形成血缘关系。 在Apache Atlas与Spark SQL的集成过程中,有以下关键步骤: 1. **配置Apache Atlas**:需要设置Atlas...

    Spark技术参考手册

    1. **弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets, RDDs)**:RDD是Spark的基本数据抽象,它是不可变、分区的记录集合,能够在集群中的多个节点上并行操作。RDD提供了高效的容错机制,即使在节点故障时也能...

    spark_API文档

    2. **RDD(Resilient Distributed Datasets)**:RDD是Spark的核心抽象,表示不可变、分区的记录集合。RDD支持操作如转换(transformations)和行动(actions)。转换创建新的RDD,而行动触发计算并可能返回结果到...

    Spark for Data Science

    《Spark for Data Science》这本书是针对数据...通过深入学习《Spark for Data Science》这本书,读者不仅可以掌握Spark的基本用法,还能了解到如何在实际项目中应用Spark解决数据科学问题,提升数据分析的效率和效果。

    Spark基本知识调查

    2014年的记录显示,使用Spark处理的数据量达百TB级仅需23分钟,而1PB级数据则需234分钟,相较之下,Hadoop MapReduce处理102.5TB数据需要72分钟。在排序基准测试中,Spark的排序速度可以达到1.42TB/分钟,而Hadoop仅...

    spark大数据案例

    《Spark大数据案例详解》 Spark,作为大数据处理领域的重要框架,以其高效、易用和弹性扩展的特性,深受开发者喜爱。本资料集包含了Spark在Core、SQL和Stream处理方面的实战案例,旨在帮助读者深入理解Spark的各类...

    Spark The Definitive Guide

    1. RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的基础数据结构,它代表了一个不可变、分区的记录集合。RDD具有容错性,可以在集群中并行计算。书中的章节会详细介绍如何创建、转换和操作RDD,以及如何利用Spark的...

    spark运行原理解析

    ### Spark运行原理解析 #### 一、Spark简介与核心价值 Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了统一的数据处理接口,能够支持多种类型的数据处理任务,如批处理、流处理、交互式查询以及机器学习等。Spark的...

    spark rdd 论文翻译_中文_spark老汤

    通过理解RDD的不可变性、血统信息、转换与动作、数据分区和持久化等概念,开发者能够更好地利用Spark解决大规模数据处理问题。而《spark rdd 论文翻译_中文_spark老汤》和原版英文论文为深入学习和理解这些概念提供...

    SparkCore.docx

    3. 容错机制:RDD通过血统(lineage)实现容错,即记录其生成历史,当某个分区数据丢失时,Spark可以根据依赖关系重新计算丢失的数据,而无需重新计算整个RDD。 4. 位置感知调度:RDD的分区数据尽可能地存储在创建它...

    Spark.sql数据库部分的内容

    首先,Spark SQL引入了DataFrame的概念,它是一种分布式的、带有schema的记录集合,可以看作是表格形式的数据,支持SQL查询。DataFrame在不同的数据源(如HDFS、Cassandra、Hive等)之间提供了一致的接口,使得数据...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics