INFO: [INS-07001] 在 BeanStore 中找不到属性 ‘ORACLE_HOME’ 的值。...INFO: [INS-07001] 在 BeanStore 中找不到属性 ‘PROXY_HOST’ 的值。...INFO: [INS-07001] 在 BeanStore 中找不到属性 ‘PROXY_PORT’ 的值。...INFO: [INS-07001] 在 BeanStore 中找不到属性 ‘PROXY_USER’ 的值。...INFO: [INS-07001] 在 BeanStore 中找不到属性 ‘PROXY_PWD’ 的值。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala...spark的driver端进行插入操作。
用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用...sparkContext的，只有在Driver端才可以。
q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads.html scala：https://www.scala-lang.org/download/2.12.12....html 注意 spark 3 使用的版本是 scala 2.12.* 编译器配置 下载scala 插件 工程构建 配置scala 插件 构建scala 本地jar 包工程 file -》 project...structure -》 添加下载的spark 中的jar 包 代码： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...工程 根据原型模版构建 根据原型模版进行构建 在IDEA启动后进入的界面中，可以看到界面左侧的项目界面，已经有一个名称为simpleSpark的工程。...请在该工程名称上右键单击，在弹出的菜单中，选择Add Framework Surport ，在左侧有一排可勾选项，找到scala，勾选即可 在项目文件夹下，右键 建立 路径 src -》 main 然后
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....configMap 是一个集合，你可以使用 Scala 的 iterable 方法来访问数据。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。...因此，如果你使用更少的编程结构，你更可能犯的错误更少，并且你的代码可能不那么混乱。
事后研究了下，可以在“会议” - “邀请...” - "会议室系统" 页面右下角看到明文的会议密码。另外在左下角的两个链接，可以选择“复制邀请信息”得到完整的信息，其中也包含了会议号码和会议密码。
在spark开发过程中，一直想在程序中进行master的开发，如下代码： val conf = new SparkConf().setMaster("spark://hostname:7077").setAppName...("Spark Pi") 但是直接进行此项操作，老是碰到org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream错误，找了很多资料，有各种各样的解决办法...于是终于费劲地找到原因如下: 报错的意思应该是没有将jar包提交到spark的worker上面 导致运行的worker找不到被调用的类，才会报上述错误，因此设置个JAR，果然搞定。 ...val conf = new SparkConf().setMaster("spark://ubuntu-bigdata-5:7077").setAppName("Spark Pi") .setJars
这个问题的解决方法就是在pom.xml文件中加上配置，让编译器把src/main/java目录下的xml文件一同编译到classes文件夹下。 1 2 3 <!
2.kafka序列化问题(引包错误等) 6....解决办法：在spark-submit时候设定conf部分的spark.driver.extraJavaOptions:-XX:PermSize=256M –MaxPermSize=256M 12.Spark...SparkSql中过多的OR，因为sql在sparkSql会通过Catalyst首先变成一颗树并最终变成RDD的编码 13.spark streaming连接kafka报can not found leader...原因 1.repatition为1，挂掉之后就找不到leader了。...经过测试，增大此值后，不再有追不上的情况
当前环境 在配置eclipse的开发环境前，我已经在服务器中配置好了hadoop+scala+spark的环境： hadoop 2.7.2 spark 1.6.2 scala 2.10.4 jdk1.7...保证Scala-ide插件与eclipse的版本要匹配，否则就会造成一堆错误。...如果主页上找不到历史版本的Scala-ide，去这里找。 较新版本的Scala-ide可能会集成好对应的eclipse，不过如果版本较老则很可能需要自己下载eclipse。...() } } 在伴随着一堆log的输出中，我们就可以看到输出的结果。...但是，如果我们想直接用远程的服务器中的spark服务来运行的话，仅仅修改setMaster的值则会报"主类找不到"之类的错误，这是因为我们还得把jar包发给远程的服务器，这样他才能找到代码。
在 Python 脚本中处理错误是确保程序稳健性的重要部分。通过处理错误，你可以防止程序因意外情况崩溃，并为用户提供有意义的错误消息。...以下是我在 Python 中处理错误的常见方法和一些最佳实践：1、问题背景当运行 pyblog.py 时，遇到了以下错误：Traceback (most recent call last): File...user can enable them at http://example.com/blogname/wp-admin/options-writing.php为了解决此问题，尝试使用以下代码来处理错误...但遇到了以下错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Python26\Lib\SITE-P~1\PYTHON~1\pywin\framework\...记住在处理异常时，最好为用户提供有意义的错误消息，并在必要时记录异常信息以供后续分析。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
在Linux上执行命令是日常工作中的常见任务，然而，有时候可能会遇到一些问题。本文将重点解决一个常见问题：在Linux系统中找不到wget命令。...解决问题的方法： 检查wget是否安装： 首先，我们需要确认是否在系统上安装了wget。...安装wget： 如果系统中没有wget，我们可以使用包管理器来安装它。...使用wget命令： 安装成功后，你可以在终端中直接使用wget命令来下载文件。...总结： 在Linux中找不到wget命令是一个常见的问题，但通过安装wget软件包，我们可以轻松地解决这个问题。wget是一个功能强大的工具，用于从Web上下载文件，并在服务器管理和开发中广泛使用。
看起来没有,不提供源码 https://github.com/jacoco/jacoco/issues/207
问题描述 在使用IntelliJ IDEA创建一个Web项目时，有时会遇到找不到JSP选项的问题。...在新建项目向导中，选择“Java Enterprise”。 启用Web应用程序支持： 在项目设置页面，勾选“Web Application”选项。...配置Web应用程序结构 确保Web应用程序的结构和配置正确： web.xml配置： 在“src/main/webapp/WEB-INF”目录下，创建或编辑“web.xml”文件。...部署和运行 确保项目配置正确后，可以部署和运行项目： 配置服务器： 在IDEA中，点击“Add Configuration”。...结论 通过以上步骤，解决了在IDEA中找不到JSP选项的问题。关键在于使用旗舰版（Ultimate Edition）并正确配置Web应用程序支持。这样，便可以顺利创建和使用JSP文件了。
在撰写本文时，Play 2.6是Play的当前版本，已在开发中取代了Play 1。 优点 1. 与JVM密切相关，因此，Java开发人员会发现它很熟悉且易于使用。 2....Akka HTTP ——Akka HTTP模块在akka-actor和akka-stream之上实现完整的服务器和客户端HTTP堆栈 Akka HTTP是Scala的高度模块化和极其强大的...供应商锁定可能很昂贵且难以破解，因此在采用该解决方案之前应考虑这点。 Chaos ——用于在Scala中编写REST服务的轻量级框架 Chaos是Mesosphere的框架。...Chaos指的是在希腊创世神话中，宇宙创造之前的无形或虚无状态。同样，Chaos（框架）先于创建服务“宇宙”。 优点 1. Chaos易于使用，特别是对于那些熟悉使用Scala的用户来说。 2....如果您没有构建RESTful服务，或者您正在构建一个必须集成一些“怪癖”设计的服务，那么Chaos中的默认库可能不是您要求的最佳集成。
既然是保存数据，我们很容易联想到FileFormatWriter，再结合错误信息： org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter...根据源码分析可知，上述程序中SparkSQL在保存数据时会对数据的schema进行校验，并且不同的存储格式（parquet、csv、json等）支持的数据类型会有所不同，以parquet为例，查看源码：...问题现象 在利用Spark和Kafka处理数据时，同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。...问题分析 错误信息提示找不到方法： net.jpountz.lz4.LZ4BlockInputStream....(Ljava/io/InputStream;Z)V 根据经验，找不到某个方法，一般主要有两个原因造成： 没有相应的jar包依赖 jar包依赖冲突 经过排查发现导致本问题发生的原因是：Spark
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...Counts 可以在通过 SUM 再聚合，最小值可以通过 MIN 再聚合，最大值也可以通过 MAX 再聚合。...在 Spark 中使用近似计算，只需要将 COUNT(DISTINCT x) 替换为 approx_count_distinct(x [, rsd])，其中额外的参数 rsd 表示最大允许的偏差率，默认值为...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...如果我们可以将 sketch 序列化成数据，那么我们就可以在预聚合阶段将其持久化，在后续计算 distinct count 近似值时，就能获得上千倍的性能提升！
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）； ?...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
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