你可能会看到如下错误： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable...当你在 Driver（master）上初始化变量，然后在其中一个 worker 上尝试使用它时，可能会触发上述错误。...在这种情况下，Spark Streaming 会尝试序列化该对象以将其发送给 worker，如果对象不可序列化，就会失败。...> rdd = sc.textFile("/tmp/myfile"); rdd.map(s -> notSerializable.doSomething(s)).collect(); 这就会触发上述错误...这里有一些方法可以解决上述错误： 对该类进行序列化 仅在传递给 map 中 lambda 函数内声明实例。 将 NotSerializable 对象设置为静态，并在每台机器上创建一次。
出现“org.apache.spark.SparkException: Task not serializable”这个错误，一般是因为在map、filter等的参数使用了外部的变量，但是这个变量不能序列化...（ 不是说不可以引用外部变量，只是要做好序列化工作 ，具体后面详述）。...实际情况与分析的原因一致，运行过程中出现错误，如下所示。分析下面的错误报告得到错误是由于sc（SparkContext）引起的。...为了进一步验证关于整个类需要序列化的假设，这里在上面例子使用“@transent”标注后并且能正常运行的代码基础上，将类序列化的相关代码删除（去掉extends Serializable），这样程序执行会报该类为序列化的错误...此外，也不是map操作所在的类必须序列化不可（继承Serializable类），对于不需要引用某类成员变量或函数的情形，就不会要求相应的类必须实现序列化，如下面的例子所示，filter操作内部没有引用任何类的成员变量或函数
关于IDEA提交Spark任务的几种方式，可以参见我 另一篇文章 . 集群环境 ?...export SCALA_HOME=/usr/local/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin $ source /etc/profile 检测是否安装成功...，所以主节点最好不要有worker以免出现计算任务争夺主节点资源 Spark UI 正常视图 ?...---- 错误，IDEA远程连接失败 错误详情 ?...1 http://192.168.146.130:4040/jobs/ 4040 UI界面只有在job运行时才可见，运行完后就不可访问 集群输出正常 ?
etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 13、打开namenode:50070页面，Datanode Infomation只显示一个节点 解决方法：SSH配置错误导致...的作业不能直接print到控制台，要用log4j输出到日志文件中 37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法：序列化类中不能包含不可序列化对象...解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream 解决方法：编译spark用了hadoop-provided参数，导致缺少hadoop相关包 115、linux 输入错误命令...，导致有些任务未执行，而有些重复执行 解决方法：Linux脚本修改后实时生效，务必在脚本全部执行完再修改，以免产生副作用 135、经验：spark两个分区方法coalesce和repartition
大数据常见错误及解决方案（转载） 1、用....etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 13、打开namenode:50070页面，Datanode Infomation只显示一个节点 解决方法：SSH配置错误导致...cluster的作业不能直接print到控制台，要用log4j输出到日志文件中 37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法：序列化类中不能包含不可序列化对象...解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...org.elasticsearch.search.action.SearchServiceTransportAction 解决方法:减少spark并发数，降低对ES的并发读取 94、经验：单个spark任务的
作者的代码类似在map中使用了方法传入的SparkContext/SparkSession,伪代码如下: source.map(rdd->sparkSession.createDataFrame) 报了如下的错误...: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException...在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，由于外部定义的变量和函数有可能不支持序列化，仍然会导致整个类序列化时出现问题，最终可能会出现Task未序列化问题。...引用了类的成员函数，会导致该类及所有成员都需要支持序列化。...因此，对于使用了某类成员变量或函数的情形，首先该类需要序列化（Serializable），同时需要对某些不需要序列化的成员变量标记以避免为序列化造成影响。
作者的代码类似在map中使用了方法传入的SparkContext/SparkSession,伪代码如下:source.map(rdd->sparkSession.createDataFrame) 报了如下的错误...: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException...在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，由于外部定义的变量和函数有可能不支持序列化，仍然会导致整个类序列化时出现问题，最终可能会出现Task未序列化问题。...引用了类的成员函数，会导致该类及所有成员都需要支持序列化。...因此，对于使用了某类成员变量或函数的情形，首先该类需要序列化（Serializable），同时需要对某些不需要序列化的成员变量标记以避免为序列化造成影响。
最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD，然后放到cache里面去，然后在UI上面看storage的变化；当然也可以使用SizeEstimator来估算。...特别值得一提的是par这个方法，通常来说，我们在写Spark任务，使用for循环的时候要敏感，因为这意味着可能在串行执行一个任务，通过par这个方法可以让他们并行化。...但是这也不是绝对的，因为并行化意味着可能带来额外的内存占用，而且我也遇到过出错的情况，在已经并行的操作里面再引入并行的操作，也可能引入一些不可预料的问题，需要权衡，分析具体的场景。...这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据input和每个executor内存的大小来确定。...任务 Spark的Speculation。
错误原因 : 没有为 PySpark 配置 Python 解释器 , 将下面的代码卸载 Python 数据分析代码的最前面即可 ; # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import os...为每个元素执行的函数 def func(element): return element * 10 # 应用 map 操作，将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) 执行时 , 报如下错误...# 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务...rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行的代码 , 没有任何错误...WorkSpace/PycharmProjects/pythonProject/venv/Scripts/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务
consumer.SimpleConsumer:68 - Reconnect due to socket error: java.nio.channels.ClosedChannelException 原因及解决办法：kafka连接错误...，1.要么地址配置错误 2.kafka没有启动 3.zk没有完全启动 3.Spark空指针 原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针...4. org.apache.spark.SparkException: Found both spark.executor.extraClassPath and SPARK_CLASSPATH....2.kafka序列化问题(引包错误等) 6.
最好的检测对象内存消耗的办法就是创建 RDD，然后放到 cache 里面去，然后在 UI 上面看 storage 的变化；当然也可以使用 SizeEstimator 来估算。...特别值得一提的是 par 这个方法，通常来说，我们在写 Spark 任务，使用 for 循环的时候要敏感，因为这意味着可能在串行执行一个任务，通过 par 这个方法可以让他们并行化。...但是这也不是绝对的，因为并行化意味着可能带来额外的内存占用，而且我也遇到过出错的情况，在已经并行的操作里面再引入并行的操作，也可能引入一些不可预料的问题，需要权衡，分析具体的场景。...这个参数在实际工程中通常是必不可少的，一般都要根据 input 和每个 executor 内存的大小来确定。...任务 Spark 的 Speculation。
最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD，然后放到cache里面去，然后在UI上面看storage的变化；当然也可以使用SizeEstimator来估算。...内存要留一些给操作系统，比如20%，这里面也包括了OS的buffer cache，如果预留得太少了，会见到这样的错误： Required executor memory (235520+23552 MB...或者干脆就没有这样的错误，但是依然有因为内存不足导致的问题，有的会有警告，比如这个： “ 16/01/13 23:54:48 WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial...registered and have sufficient memory 有的时候连这样的日志都见不到，而是见到一些不清楚原因的executor丢失信息： “ Exception in thread “main” org.apache.spark.SparkException...查了一下，发现是spark 2.0.0对kryo序列化的依赖有bug，到SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 默认为 ： # spark.serializer
5、确保使用正常的类型来自动封装数值 6、不要在一个表达式中对同一变量进行多次写入 7、不要在断言assert中使用有副作用的表达式，因为当关闭断言功能后，表达式将不会执行 四、数值类型与运算 1、检测和向上转型避免整数溢出...当一个参数化的数个类型要访问一个对象，而这个对象又不是参数化数据类型时，会产生堆污染，未经检查的警告在错误时排查较困难 5、不可变类为可变实例(成员)提供复制功能，避免传递给非受信代码时修改原来的实例,...，避免线程饥饿死锁 3、确保提交至线程池的任务是可中断 4、确保线程池中正在执行的任务不会失败而不给出任何提示，不仅会造成资源泄漏，还会对失败的诊断很困难，因为线程池中的线程是可回收的。...duplicate()创建缓存，并将缓存暴露给非受信代码，对这些缓存区的修改会导致数值的修改 7、不能在一个单独的InputStream上创建多个缓存区封装器,重定向InputStream会导致不可预期的错误...8、不要对实现定义的不可变因素使用默认的序列化格式，反序列会创建一个新的类实例但是不会调用它的构造函数 9、不要从readObject()方法中调用可以被覆写的方法，因为基类的反序列化发生在类反序列化前
Map 任务处理整个文件的分析）。...完整性 检测数据是否损坏的常见措施是，在数据第一次引入系统时计算校验和并在数据通过一个不可靠的通道进行传输时再次计算校验和，这样就能发现数据是否损坏，如果计算所得的新校验和和原来的校验和不匹配，我们就认为数据已损坏...常见的错误检测码是 CRC-32（32位循环冗余检验），任何大小的数据输入均计算得到一个32位的整数校验和。 datanode 负责在收到数据后存储该数据及其校验和之前对数据进行验证。...如果 datanode 检测到错误，客户端就会收到一个 IOException 异常的子类。...在读取文件时需要验证校验和，并且如果检测到错误，LocalFileSystem 还会抛出一个 ChecksumException 异常。
死锁检测。死锁检测是一种依靠算法机制来实现的死锁预防机制，它主要是针对那些不可能实现按序加锁，也不能使用定时锁的场景的。...用来指示一个断言失败的错误。 java.lang.ClassCircularityError - 类循环依赖错误。在初始化一个类时，若检测到类之间循环依赖则抛出该异常。...java.lang.ClassFormatError - 类格式错误。当 Java 虚拟机试图从一个文件中读取 Java 类，而检测到该文件的内容不符合类的有效格式时输出。...作用：在对象序列化的时候，有些变量不需要序列化，比如密码等，可以使用 transient 关键字来解决这个问题；transient 修饰的变量不会被序列化。...finalize() 的调用具有不确定行，只保证方法会调用，但不保证方法里的任务会被执行完。
单引号引起数据库报错 访问错误参数或错误路径 探针类文件如phpinfo 扫描开发未删除的测试文件 google hacking phpmyadmin报路径：/phpmyadmin/libraries/...静态检测：匹配特征码，特征值，危险函数 动态检测：WAF、IDS等设备 日志检测：通过IP访问规律，页面访问规律筛选 文件完整性监控 发现IIS的网站，怎样试它的漏洞？...执行存储型的xss的危害和原理 存储型、反射型、DOM型 存储型XSS是指应用程序通过Web请求获取不可信赖的数据，在未检验数据是否存在XSS代码的情况下，便将其存入数据库 存储型XSS危害： 窃取用户...钓鱼、蜜罐、蚁剑RCE linux计划任务，黑客隐藏自己的计划任务会怎么做？ 临时任务：at、batch命令 Redis未授权常见getshell的几种方式？...JBoss: 5.x/6.x反序列化漏洞（CVE-2017-12149） JMXInvokerServlet反序列化 EJBInvokerServlet反序列化 JMX Console未授权访问 弱口令
1、背景介绍 APM全称为Application Performance Management，即应用性能管理，对于一款成熟的App，各项性能指标的监控是必不可少的。...，即为常见的超时 以上错误code，主要是聚焦在自建TCP链路层面的异常，对于标准的HTTP Error，比如HTTP的4xx，5xx也会记录，一般出现这些错误的时候链路本身并不会出现错误（限TCP通道...主线程耗时任务异步化 将一些耗时，且在主线程操作的任务，调度到后台线程异步执行，可提升页面加载性能 网络请求prefetch可大幅度降低页面TTI时间 网络请求预取，即在页面跳转之前，将下一个页面需要的数据...，预先获取回来，进入页面时候，只需要使用已经获取到的缓存数据 可以大幅度提升页面性能，机票，酒店列表页面采用之后，页面TTI性能够有约40%左右的提升； 预执行下一页面必须执行的任务 对下一个页面必须执行的任务...框架层的一些优化 如果有使用ReactNative框架的话，强烈建议升级到0.61及其以上版本，并在Android平台开启hermes引擎； RN提供的接口，大多是异步的，但异步接口在首屏加载，通讯频繁的场景，耗时不可控
iter, sampleSizePerPartition, seed) Iterator((idx, n, sample)) }.collect() // 会再次运算job任务...hash 只是单纯的对key进行运算，不会重新运算job任务，range需要对分区进行抽样，需要运行一个job任务。 RDD默认为HashPartitioner 分区器，即使不指定分区器默认的就是。...org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 解决方式： 将 CustomPartitioner 重新定义class文件创建 不要再 class...，由于CustomPartitioner类在另一个class内部中，序列化CustomPartitioner就需要将外部类先进性序列化。...而外部类并没有进行序列化，所以就报了这样的错。
不可继续遍历的类型：包括基本类型的包装对象、Error 对象、正则对象、日期对象函数。...用一个函数集中进行处理 此外，在遍历数组或对象的时候，还需要检测是否存在循环引用的情况，若存在需要抛出相应的错误 数据类型判断 用 getType 获取具体的数据类型。...== null && (typeof o === 'object' || typeof o === 'function') } 处理不可继续遍历的类型 用 processOtherTypes 处理所有不可继续遍历的引用类型...如果检测到当前 key 对应的 value 在数组中出现过，则证明引用了某个父级对象，就可以抛出错误；如果没出现过，则加入数组中，更新父级链 所以一个通用的循环引用检测函数如下： function checkCircular...若发现文中有错误之处，欢迎评论区指出。
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