功夫小当家
- 浏览: 183711 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
最新评论
-
一碗单炒饭：
正需要，谢谢
清除eclipse中 Launch configuration的历史记录 -
heweina2007：
非常有用。谢谢！
清除eclipse中 Launch configuration的历史记录 -
功夫小当家：
这个也不好用了吗？之前这个办法，我这里可以解决，那你现在的办法 ...
INSTALL_FAILED_UID_CHANGED解决办法 -
ziyue137：
设置----->安全----->未知来源，这个没有 ...
INSTALL_FAILED_UID_CHANGED解决办法 -
zfc645486908：
您好，感谢你写这篇技术文章，对我帮助很大，刚好用到，但是我需要 ...
Android中如何把bitmap存成BMP格式的图片
文章列表
1.spark web ui
web ui（4040端口）也看的stages tab页面，展示job的运行情况，调优的时候需要跟进这个页面的去分析
但是 web ui 在job跑完或者sc.stop 之后，4040页面会关闭，无法访问
在spark的官网More -> Moniting页面（http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html）有介绍History Server可以解决上面的问题
2.History Server参数配置
（1）spark-default.conf文件配置：
spark.even ...
（1）spark on yarn有两种模式
cluster模式：spark driver运行在nodemanager的Application Master中（申请资源，分发作业，没有master节点和worker节点的概念）
client模式：driver运行在客户端进程里，作用是任务的分发，资源的申请是由Applicatio ...
（1）hadoop1.x 和 hadoop2.x对比
hadoop1.x：
JobTracker做资源管理和任务调度，存在单点问题，如果集群扩张，TaskTracker变多，JobTracker压力就会变大（因为是1对多，只有1个JobTracker）；如果JobTracher挂掉无法提交
只支持mr作业，不支持其他类型作业（spark等）
静态资源分配，资源利用率不好
hadoop2.x：
支持mr以外的其他作业
可以通过配置任务队列优先级，跑多种作业等方式提高资源利用率
1个resourmanager对应多个nodemanager，resourcemaneger支持 ...
（1）名词解释：
概念
解释
Application
用户基于spark构建的应用程序，在集群上运行时，包含一个driver和多个executor
Driver
Driver program
一个进程，执行Application的main方法，并创建SparkContext
Cluster program
1个额外的服务，用来申请集群的资源（standlone manager，Messos，yarn），
通过--master参数动态指定
Deploy mode
辨别driver进程启动在哪里？（1）cluster：dr ...
问题描述：数据是json格式存储的，需要创建一张hive表支持json格式
（1）低版本的hive创建json格式的表，需要add jar...，hive2.3.0版本默认支持json格式的表
（2）创建json格式的表需要建表语句加
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'STORED AS TEXTFILE
完整sql如下：
CREATE EXTERNAL TABLE `test_json`(字段 类型 ...)PARTITIONED BY ( 分区..)ROW FORMAT SERD ...
（1）血缘关系：
通过血缘关系，可以知道一个RDD是如何从父RDD计算过来的
A =map=> B =filter=> C
（2）窄依赖：一个父RDD的partition最多被子RDD中的partition使用一次（一父对应一子），窄依赖无shuffle
（3）宽依赖：
父RDD中的一个partition会被子RDD中的partition使用多次(一父多子)
宽依赖有shuffle，一个shuffle会拆成一个stage，2个shuffle拆成3个stage
以wordcount为例（reduceBykey是宽依赖，把stage拆为2 ...
1.RDD的cache和persist
cache：存储级别是MEMORY_ONLY的， 是个transformation，是lazy的，只有触发了action，才会真正执行(spark sql中的cache是立刻执行的)
persist：可以指定存储级别
spark使用lru算法移除过期的cache数据，用户也可以手动取消序列化：unpersist（立即执行，不是lazy的）
2.存储级别StorageLevel
（1）存储级别有哪些？
（2） 如何选择存储级别
存储方式
描述
资源占用
适用场景
MEMORY_ONLY
内存，反序列化
内存占用大
...
测试下spark.yarn.archive 和 spark.yarn.jars 参数的作用，官网对这俩参数的描述如下：
（1）spark-defaults.conf配置下面两个参数
spark.yarn.archive hdfs://hd1:9000/archive/spark-libs.jar
spark.yarn.jars hdfs://hd1:9000/spark_jars/*
查看web ui ...
本地环境：
hadoop3.0
spark2.3
注：由于测试中，换了机器，导致下面的截图，是在两个spark版本（2.2和2.3）的机器上做的，hostname略有不同(hdp1 和 hd1) ，不影响实际结果，下面的配置依然是正确的，实际测试中以自己的hostname，spark版本为准！
1.下载，解压
2.目录结构
bin:本地脚本
sbin：服务端脚本
conf：配置文件
examples：样例代码
jars：依赖包（1.x是在lib目录，很少的几个大包， 2.x是在jars目录下，很多个小包）
1.x的lib目录
2.x的ja ...
1.RDD是什么？
RDD源码中的五个特性：弹性的，分布式的，不可变的，支持并行化操作，可以分区的数据集
五个主要属性：
1个rdd可以有多个partition
如果对1个rdd作用于一个function，其实是对里面的每个split做function，1个split就是一个partition
rdd间是有一系列依赖的，例如：
（可选）对于（groupbykey）有一个Hashpartition对应于key-value类型的rdd，sortbykey对应一个range-partitioned
（可选）每个split都有一个优先推荐的locations list （注意这 ...
（一）环境：
hadoop
2.8.1
hive
1.2.2
core-site.xml 配置项
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec ...
lzop命令用途：操作lzo文件
创建：
lzop -v 1.txt #创建test.lzo压缩文件，输出详细信息，保留test文件不变
lzop -Uv 1.txt #创建test.lzo压缩文件，输出详细信息，删除test文件
cat 1.txt | lzop > t.lzo #压缩标准输入并定向到标准输出
检测：
lzop -t 1.txt.lzo #测试1.txt.lzo压缩文件的完整性
lzop --info 1.txt.lzo # 列出1.txt.lzo中各个文件的文件头
lzop -l 1.txt.lzo #列出1.txt.lzo中各个文件 ...
1.安装：
（1）安装依赖：
yum -y install lzo-devel zlib-devel gcc autoconf automake libtool
（2）安装maven
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/maven/maven-3/3.5.3/binaries/apache-maven-3.5.3-bin.tar.gz
tar -xzvf apache-maven-3.5.3-bin.tar.gz
修改环境变量 vi /etc/profile， 添加下面两句（路径按自己的写）
export MA ...
知识点：隐式变量
注意点：
不声明，不能直接用
一个方法，不能同时找到多个隐式变量，否则会报错
如果显示指定了值，则隐式的值不会起到作用
测试代码：
package demo.scala
object TestImplicit1 {
def test(implicit name: String) = {
println("name=" + name)
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.直接调用，没走隐式参数,结果：name=abc
...