Spark读取配置 我们知道，有一些配置可以在多个地方配置。...配置 spark-env.sh的SPARK_EXECUTOR_MEMORY配置 同一个配置可以在多处设置，这显然会造成迷惑，不知道spark为什么到现在还保留这样的逻辑。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置，并根据策略决定使用哪个配置。...Step1：创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单，定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置，并赋空值。...若一个配置在多处设置，则优先级如下： spark-submit --选项 > spark-defaults.conf配置 > spark-env.sh配置 > 默认值 最后，附上流程图 ?
在Hive所在节点部署Spark纯净版 Spark官网下载jar包地址：http://spark.apache.org/downloads.html使用纯净版的原因：spark提交任务到YARN上(RM.../# 重命名mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-without-hadoop /opt/module/spark# 修改spark-env.sh配置文件# 修改文件名。...mv /opt/module/spark/conf/spark-env.sh.template /opt/module/spark/conf/spark-env.sh# 编辑文件vim /opt/module.../spark/conf/spark-env.shexport SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)# 配置SPARK_HOME环境变量vim /etc/profile.../profile配置spark# 在hive中创建spark配置文件vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf# 添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行
配置机器 hostname vi /etc/hostname 增加S1PA11 再执行 # hostname S1PA11 ---修改成功 打开hosts文件 并修改关联关系： 127.0.0.1...=0.268 ms 64 bytes from S1PA11 (10.58.44.47): icmp_seq=2 ttl=62 time=0.273 ms 目前 两台机器是可以通信的 ssh免密码验证配置...首先在S1PA11机器配置（该机器是master） 进去.ssh文件: [spark@S1PA11 sbin]$ cd ~/.ssh/ 生成秘钥 ssh-keygen : ssh-keygen -t... .ssh/authorized_keys service sshd restart 注：ssh可同时支持publickey和password两种授权方式，publickey默认不开启，需要配置为...etc/selinux/config SELINUX=disabled chmod 700 ~/.ssh chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 最后重启你的 linux
2、本地硬盘 当Spark没办法把所有的内容放在内存中计算的时候，它会把部分内容存储到硬盘当中，推荐一个节点配置4-8块硬盘，不要配置RAID，仅仅是作为单独的mount点。...在linux里面，用noatime选项来mount硬盘可以减少不必要的写操作。用spark.local.dir来配置本地磁盘目录，如果跑着HDFS，使用和HDFS一样的硬盘。...3、内存 Spark最少在运行8GB以上的内存的机器上面，推荐是把最多75%的内存分配给Spark，把剩下的分配给操作系统和缓存。...在spark-env.sh中用SPARK_WORKER_INSTANCES设置一个节点的worker数量，用SPARK_WORKER_CORES设置每个worker多少个核心。...我们可以通过http://:4040来查看Spark shuffles在网络当中传输的数据量。
(1) 修改spark-defaults.conf配置文件 该文件在SPARK_HOME/conf/下，新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件，改名为spark-defaults.conf...:9000/spark/historyLog spark.history.fs.logDirectory hdfs://repo:9000/spark/historyLog # spark.eventLog.compress...true # 可以设置保存历史日志时进行压缩 注意： 保存历史数据的目录需要先创建好 上面配置的两个目录必须是一样的 如果你的hadoop是HA集群，那两个目录的路径要写hdfs://your-clustername.../spark/historyLog,your-clustername由hdfs-site.xml中的dfs.nameservices来配置，另外，your-clustername后面不用加端口！...Spark History Server配置成功！
1 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件 添加以下配置项 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet false...2 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件，设置以下参数： SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=11 SPARK_EXECUTOR_CORES=2 SPARK_EXECUTOR_MEMORY...=1G SPARK_DRIVER_MEMORY=3G 根据需要配置，如果设置刚好满足所有内存，则没有多余的内存供其他task任务的执行 2.1 参数SPARK_EXECUTOR_INSTANCES 该参数决定了...Yarn集群能够最多并行的Task数据为SPARK_EXECUTOR_INSTANCES乘 以SPARK_EXECUTOR_CORES一般设置为2 也就是说如果spark_executor_instances...yarn.nodemanager.resource.memory-mb $HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的yarn-site.xml文件中，参数yarn.nodemanager.resource.memory-mb配置了每台机器
但是其开发模块化程度不高，所以这里提供了一套方案，该方案提供了新的API用于开发Spark Streaming程序，同时也实现了模块化，配置化，并且支持SQL做数据处理。...如何开发一个Spark Streaming程序 我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行： { "test": { "desc...每个顶层配置选项，如job1,job2分别对应一个工作流。他们最终都会运行在一个App上(Spark Streaming实例上)。...本质是将上面的配置文件，通过已经实现的模块，转化为Spark Streaming程序。...总结 该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统，方便构建数据处理流程，并且复用原有的模块，支持使用SQL进行数据处理。
配置伪分布模式（单节点模式） vi ~/.bashrc 添加以下环境变量： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk export HADOOP_HOME...value>hdfs://localhost:9000 vi etc/hadoop/hdfs-site.xml 新增配置项如下...安装Apache Spark mkdir ~/hadoop/spark-3.2.3 tar -xvzf spark-3.2.3-bin-hadoop3.2.tgz -C ~/hadoop/spark-3.2.3...$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf.template $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf vi $SPARK_HOME/conf.../spark-defaults.conf #在末行添加如下语句：spark.driver.host localhost 启动spark-shell： spark-shell # 或者运行run-example
1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。...2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象，速度较慢，序列化产生的结果有时也比较大。...Spark官网推荐为每个cpu Core分配2到3个任务，所以在32个core的服务器上，我们通过配置spark.default.parallelise=64，设置cpu的并行数量，从而防止并行度太高导致的任务启动与切换的开销...参数spark.shuffle.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例 SQL级别的优化: 1．优化sql结构 传统的行式存储数据库在经过...图5-12 SQL解析过程图 3.修改表数据类型 后台通过spark-shell执行编写好的scala代码的jar包，由于现有版本的spark的parquet存储格式无法更好的支持decimal数据类型
1 安装说明 在安装spark之前，需要安装hadoop集群环境，如果没有可以查看：Hadoop分布式集群的搭建 1.1 用到的软件 软件 版本 下载地址 linux Ubuntu Server 18.04.2...$ mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 spark-2.4.3 2.2 修改配置文件 配置文件位于/usr/local/bigdata/spark-2.4.3/conf目录下。...spark启动成功后，可以在浏览器中查看相关资源情况：http://192.168.233.200:8080/，这里192.168.233.200是Master节点的IP 4 配置Scala环境 spark...-Linux-x86_64.sh，安装过程也很简单，直接执行$ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh即可。...spark://master:7077 Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 13 2017, 12:02:49) [GCC 7.2.0] on linux
使用core的个数）总是与yarn的UI页面显示的资源使用量不一致，写本文说明一下这个问题，以及介绍一下spark on yarn的资源配置。 以下是我的yarn集群各节点的物理资源： ?...yarn的基本资源使用信息后，我尝试提交了一个spark任务： $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class com.bonc.rdpe.spark.test.yarn.WordCount...接下说一下spark on yarn怎么配置资源。...(1) 配置ApplicationMaster使用的堆外内存 Client模式：spark.yarn.am.memoryOverhead Cluster模式：spark.driver.memoryOverhead...(2) 配置Executor使用的堆外内存 Client和Cluster模式用同一个参数：spark.executor.memoryOverhead (3) 设置 ApplicationMaster
Hadoop hdfs配置(版本2.7) hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8.0_45 hdfs-site.xml <configuration.../hdfs dfs -put /home/soft/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz /usr/file ?...Spark配置(版本2.2.0) spark-env.sh export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8.0_45 #export SPARK_MASTER_HOST=192.168.5.182...:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" export SPARK_MASTER_PORT=7077 slaves host1 host2 修改Web端口...,/sbin下 start-master.sh if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8091
切到root usermod -aG wheel hm su hm curl -O -k https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Adoptium/8/jdk/x64/linux.../OpenJDK8U-jdk_x64_linux_hotspot_8u392b08.tar.gz mkdir ~/hadoop tar -xzvf OpenJDK8U-jdk_x64_linux_hotspot...配置环境变量 A....命令强制在当前终端加载配置文件 source ~/.bashrc 之后启动的终端无需强制加载，但是在source命令之前启动的终端都要强制加载 5....启动spark-shell 配置环境变量后，可以在任意路径下启动 spark-shell 不配置环境变量，直接启动spark-shell： cd ~/hadoop/spark bin/spark-shell
想跑一下下面的代码，死活有问题，哎，我就很讨厌java这套东西，环境配置半天不说，还慢的要死 /** * Created by Administrator on 2016/3/31. */ import...org.apache.spark....._ object simpleApp { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark...Pi").setMaster("local") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length > 0)...(x*x + y*y < 1) 1 else 0 }.reduce(_ + _) println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n) spark.stop
之前讲过 Apache Spark on Kubernetes 在配置 Pod 的时候的一些限制，比如针对 Pod 的调度，想加个 NodeSelector 或者 Tolerations。...的配置数量急剧膨胀。...: key: value 所以之前的文章也有说过 Spark Operator 的配置上，会更加灵活。...，可以找到那些属性可能会被后置配置覆盖掉。...4 Summary Apache Spark 3.0 支持 PodTemplate，所以用户在配置 Driver/Executor 的 Pod 的时候，会更加灵活，但是 Spark 本身是不会校验 PodTemplate
第一个 Spark 程序 学自：Spark机器学习实战 https://book.douban.com/subject/35280412/ 记录一下踩过的坑： 环境：win 10 + java 1.8.0.../org/apache/spark/spark-streaming-flume-assembly_2.11/2.4.7/spark-streaming-flume-assembly_2.11-2.4.7....jar https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-streaming-kafka-0-10-assembly_2.11/2.4.7/spark-streaming-kafka...第一个 Spark 程序 // package 打包 package spark.ml.cookbook.chapter1 // 导入 SparkSession 上下文 import org.apache.spark.sql.SparkSession...输出日志级别为 error，减少输出 Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) // 使用 Builder 模型，指定配置初始化
参考解决spark streaming长时间运行日志不断增长问题 目的 本教程适用以下问题： spark stream运行过久时，日志不断增长 希望修改输出日志的格式 配置executor端的输出 正文...在cluster模式下，spark-submit添加如下参数。...两个--conf分别为driver和executor设置log4j的配置文件，--files将文件上传到集群 --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration...For example, log4j.appender.file_appender.File=${spark.yarn.app.container.log.dir}/spark.log....值得留意的是，如果你不配置该参数，会报错java.io.FileNotFoundException。 executor既进行标准输出又要输出到文件。
配置环境变量 vi /etc/profile.d/spark.sh # 增加如下两行 export SPARK_HOME=/home/grid/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6...# 增加如下配置 export JAVA_HOME=/home/grid/jdk1.7.0_75 export HADOOP_HOME=/home/grid/hadoop-2.7.2 export...配置slaves cd /home/grid/spark/conf/ vi slaves # 增加如下两行 slave1 slave2 7....将配置好的spark-1.6.0-bin-hadoop2.6文件远程拷贝到相对应的从机中： scp -r spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 slave1:/home/grid/.../conf目录下创建hive-site.xml文件，然后在该配置文件中，添加hive.metastore.uris属性，具体如下：
然后再File下选择project Structure,然后进入如下界面，进入后点击Libraries，在右边框后没任何信息，然后点击“+”号，进入你安装spark时候解压的spark-XXX-bin-hadoopXX...下，在lib目录下，选择spark-assembly-XXX-hadoopXX.jar,结果如下图所示，然后点击Apply，最后点击ok ?
export SPARK_HOME=spark安装路径 $source /etc/profile配置 Spark配置 spark-env.sh、slaves 和 spark-defaults.conf...和 spark.driver.memory 指定 executor 和 dirver 的内存，512m 或 1g，既不能太大也不能太小，因为太小运行不了，太大又会影响其他服务配置 YARN配置 yarn-site.xml...spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib配置 hive-site.xml配置的内容与 spark-defaults.conf...test;若整个过程没有报错，并出现正确结果，则 Hive on Spark 配置成功。...注释掉 spark.eventLog.enabled true在 spark-default.conf 里配置的 eventLog 端口跟 hdfs 的默认端口（8020）一致由于配置的 hdfs
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