使用JavaStreamingContext.getOrCreate()的SparkException :此JVM中只能运行一个SparkContext - 腾讯云开发者社区

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【源码解读】|SparkContext源码解读

* 每个JVM只能激活一个SparkContext。在创建新的SparkContext之前，您必须“停止（）”活动的SparkContext。...此配置中的任何设置都会覆盖默认配置以及系统属性 */ SparkDriver核心组件须知一、 CallSite创建什么叫CallSite？CallSite有什么用？...It can have a short and a long form. */ CallSite表示用户代码中的一个位置。它可以有短的和长的形式。...中的事件总线，可以接收各种使用方的事件，并且异步传递Spark事件监听与SparkListeners监听器的注册。...//REPL-> “读取-求值-输出”循环(英语:Read-Eval-Print Loop,简称REPL)指的是一个简单的,交互式的编程环境 // 如果运行REPL，请向文件服务器注册repl的输出目录

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01-Spark的Local模式与应用开发入门

在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信...1.2 使用 local 模式设置 SparkConf 中的 spark.master 属性为 "local" 来指定运行模式。...在生产环境中，需要使用集群模式（如 standalone、YARN、Mesos 等）来运行 Spark 应用程序，以便充分利用集群资源和提高作业的并行度。...多应用程序共享资源：在同一个集群上运行多个独立的 Spark 应用程序，并且它们需要共享同一组集群资源时，可能会创建多个 SparkContext 实例来管理各自的作业和资源。...在生产环境中，建议仅使用一个 SparkContext 实例来管理整个应用程序。 SparkContext是Spark应用的入口点，负责初始化Spark应用所需要的环境和数据结构。

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浅析SparkContext中的组件与创建流程

前言在Spark框架中，应用程序的提交离不开Spark Driver，而Spark Driver的初始化始终围绕SparkContext的初始化，可以说SparkContext是Spark程序的发动机引擎...，有了它程序才能跑起来，在spark-core中，SparkContext重中之重，它提供了很多能力，比如生成RDD，比如生成广播变量等，所以学习SparkContext的组件和启动流程有助于剖析整个Spark...SparkContext组件概览在SparkContext中包含了整个框架中很重要的几部分： SparkEnv：Spark的运行环境，Executor会依赖它去执行分配的task，不光Executor...和Broadcast LiveListenerBus：SparkContext中的事件总线，可以接收各个组件的事件，并且通过异步的方式对事件进行匹配并调用不同的回调方法 ShutdownHookManager...初始化的过程大抵上就以上各种组件的初始化过程，接下来看详细启动流程：使用构造方法中config的clone方法给自己的私有_conf进行赋值，同时校验SparkConf中的必要参数是否正确 class

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从Spark加载资源管理器的源码提升自己～

其实，在这里不得不说一下，spark1.6及之前，资源管理器还是不可插拔，代码是写死在sparkContext类里的，你要想增加一种资源管理器，必须要修改SparkContext的代码。...ServiceLoader与ClassLoader是Java中2个即相互区别又相互联系的加载器.JVM利用ClassLoader将类载入内存，这是一个类声明周期的第一步（一个java类的完整的生命周期会经历加载...、连接、初始化、使用、和卸载五个阶段，当然也有在加载或者连接之后没有被初始化就直接被使用的情况）。...服务提供者是服务的特定实现。提供者中的类通常实现接口，并子类化在服务本身中定义的子类。服务提供者可以以扩展的形式安装在 Java 平台的实现中，也就是将 jar 文件放入任意常用的扩展目录中。...注释字符为'#'('\u0023', NUMBER SIGN)；忽略每行第一个注释字符后面的所有字符。文件必须使用 UTF-8 编码。以延迟方式查找和实例化提供者，也就是说根据需要进行。

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工作中遇到的Spark错误(持续更新)

，并使用LRU算法移除旧的分区数据。...driver都是运行在JVM中的，但Client模式下Driver默认的JVM的永久代大小是128M,而Cluster模式下默认大小为82M....中driver的stack overflow 堆栈溢出一般有两种： 1.过于深度的递归 2.过于复杂业务的调用链(很少见) spark之所以会出现可能是...解决办法： 1.增大repatition数即可 2.增大num.replica.fetchers的值，此参数是Replicas从Leader同步数据的线程数，默认为1，增大此参数即增大了同步...经过测试，增大此值后，不再有追不上的情况

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Confluence 6 系统运行信息中的 JVM 内存使用情况

当前一个正在运行的 Confluence 6 实例的内存使用情况 ? https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Viewing+System+Information

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【错误记录】Python 中使用 PySpark 数据计算报错 ( SparkException: Python worker failed to connect back. )

你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ; 一、报错信息 Python 中使用 PySpark 数据计算 , # 创建一个包含整数的...= SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version) # 创建一个包含整数的...程序 sparkContext.stop() 执行的代码 , 没有任何错误 ; 报错原因是 Python 代码没有准确地找到 Python 解释器 ; 在 PyCharm 中 , 已经配置了 Python...打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version) # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sparkContext.parallelize...rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行结果

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Spark Core源码精读计划 | SparkContext组件初始化

它存在于Driver中，是Spark功能的主要入口，如果没有SparkContext，我们的应用就无法运行，也就无从享受Spark为我们带来的种种便利。...这样用户就不可以再更改配置项，以保证Spark配置在运行期的不变性。 LiveListenerBus LiveListenerBus是SparkContext中的事件总线。...另外还会产生一个监听器AppStatusListener的实例，并注册到前述LiveListenerBus中，用来收集监控数据。 SparkEnv SparkEnv是Spark中的执行环境。...在创建Driver执行环境后，会调用SparkEnv伴生对象中的set()方法保存它，这样就可以“一处创建，多处使用”SparkEnv。...它是一个Scala特征，有多种部署模式下的SchedulerBackend实现类。它在SparkContext中是和TaskScheduler一起初始化的，作为一个元组返回。

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2.2 堆在整个jvm内存中的运行流程以及jvisualvm工具的使用

JVM 每次只会使用 Eden 和其中的一块 Survivor 区域来为对象服务，所以无论什么时候，总是有一块 Survivor 区域是空闲着的。...程序还在继续运行, 又会产生新的对象放入到Eden区, 当Eden区又被放满了, 就会再次出发GC, 此时会寻找Eden+sruvivor(一个区域)中的GC Root, 将其标记, 没有被引用的对象被回收...使用工具查看GC流转的过程我们使用的工具是jvisualvm工具, 这是jdk自带的一个工具先来准备一段代码, 一段很简单的代码, 不停的去产生新的对象 package com.lxl.jvm;...new ArrayList(): 是放在堆中的一个对象 new User(): 在堆中构建一个新的User对象, 并将这个对象添加到new ArrayList()中....那就是没有对象引用他了.通常会回收这块内存空间地址这个时候, 如果主线程也在运行, 刚好有一个变量存放在这个内存地址了, 而你并行的触发了GC, 这时候程序就发生混乱了.

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SparkContext源码解读

在SparkContext中主要做几件事情，如下： 1 创建TaskSceduler val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master..., deployMode) TaskSceduler在具体创建的时候，是由不同发布模式比如standalone、yarn、mesos决定的，返回一个SchedulerBackend. private def...be instantiated", e) } } SparkContext这里启动TaskSchelerImpl之后，具体进行初始化任务的时候是通过以下代码调用的： scheduler.initialize...spark.scheduler.mode: $schedulingMode") } } schedulableBuilder.buildPools() } TaskScheluerImpl的一个重要功能就是决定...另外在SparkContext中还有个地方调用TaskScheluerImpl方法： _taskScheduler.start() 调用的方法如下： override def start() { /

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Spark RDD类源码阅读

_sc: SparkContext, // Seq是序列，元素有插入的先后顺序，可以有重复的元素。...对象后才能使用RDD的调用 private def sc: SparkContext = { if (_sc == null) { throw new SparkException...For more information, see SPARK-5063.") } _sc } //构建一个RDD应该是一对一的关系，比如子RDD对应唯一的父RDD def this...SparkContext的用户 val sparkUser = Utils.getCurrentUserName() //设置提交的appliaction的唯一标识。...= null) { files.foreach(addFile) } //获取启动app设置的参数变量，如果没有则获取配置文件中的 _executorMemory = _conf.getOption

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ReceiverTracker 数据产生与存储

需要在executor上运行的receiver接收数据的InputDStream都需要继承ReceiverInputDStream，ReceiverInputDStream有一个def getReceiver...然后通过sc提交了一个Spark Core Job，执行函数是startReceiverFunc（也就是要在executor上执行的），在该方法中创建一个ReceiverSupervisorImpl对象...检查完后会将数据添加到一个变长数组currentBuffer中。...配置 BlockGenerator初始化的时候还启动了一个线程来从blocksForPushing队列中取出Block通过supervisor来存储块的： private val blockPushingThread...，一个Receiver对应一个streamId）、block中数据的条数、storeResult等信息。

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RDD持久化

从头开始效率大大降低呀，我们是否可以把rdd4的解决结果缓存起来，rdd5直接从缓存中获取？若缓存中没有在从头开始呢？这样可以大大减少运行时间。我们再通过一个案例深入理解缓存的作用。...若此时运行程序;rdd2中的println("*"*10)会被运行多少次？...JVM的堆内存中。...还是会运行一个job，但是程序不用从头开始了，而是直接从rddx中取。.../磁盘中 checkpoint是将数据保存在HDFS中依赖关系是否保留不一样 cache是将数据保存在本地内存/磁盘中,如果服务器宕机,此时数据丢失,丢失数据之后只能根据rdd的依赖关系重新计算得到数据

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大数据常见错误解决方案转

的消息会被订阅它的消费者组全部消费，如果希望某个consumer使用topic的全部消息，可将该组只设一个消费者，每个组的消费者数目不能大于topic的partition总数，否则多出的consumer...仅适用于大小表或RDD情况），5）使用随机前缀和扩容RDD进行join，对其中一个RDD每条数据打上n以内的随机前缀，用flatMap算子对另一个RDD进行n倍扩容并扩容后的每条数据依次打上0~n的前缀...类的算子，而将每个task处理的数据按key进行分类，将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage...connector.name写错了，应该为指定的版本，以便于presto使用对应的适配器，修改为：connector.name=hive-hadoop2 129、org.apache.spark.SparkException...shell脚本不能正常运行，但是使用手动执行没有问题解决方法：在脚本第一行写上source /etc/profile,因为cront进程不会自动加载用户目录下的.profile文件 143、SparkListenerBus

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TaskScheduler详解及源码介绍

1 创建TaskScheduler：createTaskScheduler 创建TaskScheduler的源代码为SparkContext.createTaskScheduler，如下所示。...task-result-getter") —> def newDaemonFixedThreadPool(nThreads: Int, prefix: String): ThreadPoolExecutor = { //使用到的线程工厂...在SchedulerBackEnd中到底是怎么调度的呢？？？，看过几篇文章太简略，笔者需要再学习一下，后面继续补充。...关于此有一篇不错的文章，即Spark理论学习笔记（一）-一笑之奈何-博客园 3 TaskScheduler的启动 TaskScheduler的启动源码： SparkContext.scala中启动TaskScheduler...中的start()方法。

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SparkCore之RDD

依赖关系：可对其他RDD有依赖关系，比如上一个RDD结果需要由下一个RDD进行处理。...中背创建 val conf=new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("custom-app") val sc=new SparkContext(...如果集群配置文件中没有配置HADOOP_CONF_DIR,此时spark默认读取的是本地文件 1、读取HDFS文件: sc.textFile("hdfs://hadoop102:8020/.../.....分享textFile源码从textFile参数列表中可以看出，除了指定文件地址外，还需要配置一个minPartitions；入股不配置使用默认值 def textFile(path: String,...的时候,RDD的分区数 = 本次任务所有executor cpu总核数 */ textFile 文件切片运行程序 @Test def readLocalFile():Unit={

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Spark内核详解 (4) | Spark 部署模式

，使用 Standalone 可以很方便地搭建一个集群； Hadoop YARN：统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架，如 MR、Storm等。...Yarn 模式运行机制 1.1 YARN Cluster 模式 image.png 执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程； SparkSubmit 类中的 main...1.2 Yarn Client 模式 image.png 执行脚本提交任务，实际是启动一个SparkSubmit的 JVM 进程； SparkSubmit伴生对象中的main方法反射调用用户代码的...； driver不是一个子线程,而是直接运行在SparkSubmit进程的main线程中, 所以sparkSubmit进程不能退出....(NM)：是一个进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储 RDD 的某个或某些 partition 另一个是启动其他进程和线程（Executor

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大数据常见错误及解决方案

Run C:\Hadoop\bin\winutils.exe chmod 777 /tmp/hive 8、org.apache.spark.SparkException: Only one SparkContext...的消息会被订阅它的消费者组全部消费，如果希望某个consumer使用topic的全部消息，可将该组只设一个消费者，每个组的消费者数目不能大于topic的partition总数，否则多出的consumer...，将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task...connector.name写错了，应该为指定的版本，以便于presto使用对应的适配器，修改为：connector.name=hive-hadoop2 129、org.apache.spark.SparkException...shell脚本不能正常运行，但是使用手动执行没有问题解决方法：在脚本第一行写上source /etc/profile,因为cront进程不会自动加载用户目录下的.profile文件 143、SparkListenerBus

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor...(rdd) match1.collect().foreach(println) } } 2.运行程序 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException...query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor端。

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Checkpoint 源码解析

前言在spark应用程序中，常常会遇到运算量很大经过很复杂的 Transformation才能得到的RDD即Lineage链较长、宽依赖的RDD，此时我们可以考虑将这个RDD持久化。...checkpoint的实现需要使用checkpoint都需要通过sparkcontext的setCheckpointDir方法设置一个目录以存checkpoint的各种信息数据，下面我们来看看该方法：...；在该目录下创建一个以UUID生成的一个唯一的目录名的目录。...因为，如果RDD把自己checkpoint了，那么它就将lineage中它的parents给切除了。...，会先尝试从checkpointRDD中获取依赖，若成功则返回被OneToOneDependency包装过的ReliableCheckpointRDD对象，否则获取真正的依赖。

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【源码解读】|SparkContext源码解读

01-Spark的Local模式与应用开发入门

浅析SparkContext中的组件与创建流程

从Spark加载资源管理器的源码提升自己～

工作中遇到的Spark错误(持续更新)

Confluence 6 系统运行信息中的 JVM 内存使用情况

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Spark Core源码精读计划 | SparkContext组件初始化

2.2 堆在整个jvm内存中的运行流程以及jvisualvm工具的使用

SparkContext源码解读

Spark RDD类源码阅读

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SparkCore之RDD

Spark内核详解 (4) | Spark 部署模式

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