Spark UI
sparkWebUI-之HTTP ERROR 500
客户提供的报错截图1）在 spark-env.sh 中设置 SPARK_DAEMON_MEMORY=2g 来解决该问题，此处画个图来了解一下shs:2）原理剖析：Spark History Server 是spark内置的一个http服务，通过 /sbin/start-history-server.sh启动。History Server启动后，会监听一个端口，同时启动两个定时任务线程，分别用来解析
日期 2023-06-12 10:48:40
云原生Spark UI Service在腾讯云云原生数据湖产品DLC的实践
作者：余建涛，大数据平台产品中心高级工程师摘要Spark UI是查看Spark作业运行情况的重要窗口，用户经常需要根据UI上的信息来判断作业失败的原因或者分析作业如何优化。DLC团队实现了云原生的Spark UI Sevice，相较于开源的Spark History Server，存储成本降低80%，大规模作业UI加载速度提升70%。目前已在公有云多个地域上线，为DLC用户提供Spark UI服务
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark UI基本介绍
Spark UI是反映一个Spark作业执行情况的web页面, 用户可以通过Spark UI观察Spark作业的执行状态, 分析可能存在的问题.。本文会介绍Spark UI的相关内容和常用的分析方法, 帮助大家更快看懂Spark究竟是如何执行代码以及通过Spark UI定位常见的作业问题.以一个常见的Spark任务为例, Spark UI如图:后续文章将从下面7个模块依次介绍。序号标签页说明文档1
日期 2023-06-12 10:48:40Spark UI (1) - Jobs页面
接上文Spark UI基础介绍，以一段sql为例介绍Jobs页面的内容：select t1.dt, t2.cooperation_type, t1.poi_id, t1.diff_qty from mart_xxx.fact_sc_gms_diff_report t1 left join mart_xxx.dim_op_poi t2 on
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark UI (2) - Stages页面
接上文：Spark UI (1) - Jobs页面Stages页面会显示作业所有的stage信息, 不区分stage属于哪个job. 如图:点击详情中的链接可以跳转到对应的stage详情页面, 如图:1.DAG Visualization点击DAG Visualization会展开该stage的DAG图, 会更详细地显示stage中rdd的pipeline操作2.Show Additional M
日期 2023-06-12 10:48:40Spark UI (3、4、5) - Storage、Environment、Executors页面
接上文 Spark UI (2) - Stages页面3、Storage页面Storage页面展示的是作业在执行过程中缓存(cache)的数据信息, 包含cache rdd的大小和分布节点. 注意: Storage页面只在运行时显示, 作业结束后是不会展示任何信息的。4、Environment页面Environment页面展示了作业的运行环境和作业参数, 用户可以在这里确认环境和参数设置是否符合预
日期 2023-06-12 10:48:40Spark UI (6) - SQL页面
接上文 Spark UI (3、4、5) - Storage、Environment、Executors页面SQL页面展示了作业执行Spark SQL的情况, 它会按SQL层面展示一条SQL在Spark中如何解析并执行的。SQL详情页面会展示SQL在spark中执行的具体计划(DAG图)：INSERT OVERWRITE TABLE `${target.table}` select t1.repo
日期 2023-06-12 10:48:40zabbix监控spark之wbUI
创建web场景： 配置场景： 添加步骤： 查看最新数据:
日期 2023-06-12 10:48:40
spark web ui中的skipped的含义
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 顾名思义，跳出的意思啦。例如如图：skipped的stages代表是已经执行过了。所以不需要再执行了。如何，你有一个 testRdd。然后先做 testRdd.Filter(“xxx”).map(“xx”)， 这个是transform然后再分别做了count和reduce操作。 这两个都是action，第一次执行action时会执行transform，
日期 2023-06-12 10:48:40
spark UI 界面解释及数据倾斜处理办法
spark UI 界面：http://blog.csdn.net/u013013024/article/details/73498508几个概念的解释：http://blog.csdn.net/jiangwlee/article/details/50774561 数据倾斜处理： https://blog.csdn.net/kaede1209/article/details/8114
日期 2023-06-12 10:48:40Spark UI (基于Yarn) 分析与定制
Spark UI 在SparkContext 对象中进行初始化，对应的代码： _ui = if (conf.getBoolean("spark.ui.enabled", true)) { Some(SparkUI.createLiveUI(this, _conf, listenerBus, _jobProgressListener, _env.securityManager, appNam
日期 2023-06-12 10:48:40Apache Spark源码走读（十）ShuffleMapTask计算结果的保存与读取 &WEB UI和Metrics初始化及数据更新过程分析
ShuffleMapTask的计算结果保存在哪，随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢，这个过程一直让我困惑不已。 用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程 每一个task负责处理一个特定的data partition task在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data partition 利用partitioner函数，task
日期 2023-06-12 10:48:40解决spark提交任务至k8s集群时报错（jdk证书问题，需生成jssecacerts）：PKIX path building failed
./bin/spark-submit \ --master k8s://https://192.168.101.242:6443 \ --deploy-mode cluster \ --name sp
日期 2023-06-12 10:48:40大数据不就是写sql吗？—— Hive：把sql解析后用MapReduce跑 SparkSQL：把sql解析后用Spark跑，比hive快点 Drill/Impala/Presto：交互式查询OLAP Druid/Kylin：强调预计算，同样是OLAP
应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句： "不就是写SQL吗，要那么久吗" 我去，欺负我小弟，这我肯定不能忍呀，于是我写了一篇文章发在了公司的wiki： 贴出来给大家看看，省略了一些敏感的内容。 当然内部版言辞也会温和一点，嘻嘻 在哪里写SQL？ 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎？ Spark
日期 2023-06-12 10:48:40SQL数据分析概览——Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto+druid
转自infoQ！ 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示，SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言。大部分项目都需要一些SQL 操作，甚至有一些只需要SQL。 本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。以及2个
日期 2023-06-12 10:48:40Spark UI
Spark UI ExecutorsEnvironmentStorageSQLExchangeSortAggregate JobsStagesStage DAGEvent TimelineTask Met
日期 2023-06-12 10:48:40深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.4 SparkUI详解
3.4 SparkUI详解 任何系统都需要提供监控功能，用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单、高效的方式。SparkUI就是这样的服务，它的架构如图3-1所示。 在大型分布式系统中，采用事件监听机制是最常见的。为什么要使用事件监听机制？假如SparkUI采用Scala的函数调用方式，那么随着整个集群规模的增加，对函数的调用会越来越多，最终会受到Driver所在JV
日期 2023-06-12 10:48:40Spark源码分析 -- SchedulableBuilder
SchedulableBuilder就是对Scheduleable tree的封装, 在Pool层面(中间节点), 完成对TaskSet的调度(FIFO, FAIR) 在TaskSetManager 层面(叶子节点), 完成对TaskSet中task的调度(locality)以及track(retry) TaskSetManager 用于封装TaskSet, 主要提供对单个TaskSe
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Streaming Programming Guide
参考，http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Overview SparkStreaming支持多种流输入，like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets，并且可以在上面进行transform操作，最终数
日期 2023-06-12 10:48:40[错误]Caused by: org.apache.spark.memory.SparkOutOfMemoryError: Unable to acquire 65536 bytes of memory, got 0
今天，在运行Spark SQL代码的时候，遇到了以下错误： Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 50.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in stage 50.0 (TID
日期 2023-06-12 10:48:40spark program guide
概述 Spark 应用由driver program 组成，driver program运行用户的主函数，在集群内并行执行各种操作 主要抽象RDD： spark提供RDD，是贯穿整个集群中所有节点的分区元素的集合，能够被并行操作。 RDDS来源： １．Hadoop文件系统或支持Hadoop的文件系统中操作一个文件 ２．driver program中已存在的scala集合 ３．从另一
日期 2023-06-12 10:48:40