4.在spark-shell中运行代码（华为云学习笔记，Spark编程基础，大数据）

最新推荐文章于 2025-11-28 14:30:30 发布
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#spark #big data #华为云

本文介绍了如何在华为云环境下启动和使用Spark Shell进行交互式编程。内容包括Spark Shell的启动命令、运行模式选择以及如何在Shell中执行简单的Scala语句和文件操作，如统计文件行数。实验结论强调了掌握的知识点和解决的问题。

在spark-shell中运行代码
① 能够使用正确的方式启动spark-shell；
② 能够在spark-shell中进行交互式编程。
实验原理
-> spark-shell
spark-shell提供了简单的方式来学习 API，并且提供了交互的方式来分析数据。你可以输入一条语句，spark-shell会立即执行语句并返回结果，这就是我们所说的REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），它为我们提供了交互式执行环境，表达式计算完成以后就会立即输出结果，而不必等到整个程序运行完毕，因此可以即时查看中间结果并对程序进行修改，这样可以在很大程度上提升程序开发效率。spark-shell支持Scala和Python，由于Spark框架本身就是使用Scala语言开发的，所以，使用spark-shell命令会默认进入Scala的交互式执行环境。如果要进入Python的交互式执行环境，则需要执行pyspark命令。
-> spark-shell启动命令含义
在Linux终端中运行spark-shell命令，就可以启动进入spark-shell交互式执行环境。spark-shell命令及其常用的参数如下：
$ ./bin/spark-shell --master
Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的的值。
可以是下表中的任一种形式。
（1）local。使用一个Worker线程本地化运行Spark（完全不并行）；
（2）local[]。使用与逻辑CPU个数相同数量的线程来本地化运行Spark（“逻辑CPU个数”等于“物理CPU个数”乘以“每个物理CPU包含的CPU核数”）；（3）local[K]。使用K个Worker线程本地化运行Spark（理想情况下，K应该根据运行机器的CPU核数来确定）；
（4）spark://HOST:PORT。Spark采用独立（standalone）集群模式，连接到指定的Spark集群，默认端口是7077；

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使用Spark on YARN模式执行Spark Shell和Spark SQL编程
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spark-shell交互式编程
m0_64662164的博客
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将结果写入result文件中，repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中，不加的话会结果写入到两个文件。先在cd/export/servsers/spark目录下分别编辑并创建一个A.txt和一个B.txt文件。对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。初始化SparkContext。小明的电脑上有一个本地文件。的合文件，并且去重后的结果。请根据给定的实验数据，在。我们的环境中有这个文件。6.各门课程的平均分。
Spark_spark shell退出方式
迎难而上
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本文介绍了四种退出Spark Shell的方式：使用退出命令、使用Ctrl+D组合键、使用系统命令和结束Shell进程。这些方式都可以有效地退出Spark Shell，并释放资源。在使用Spark Shell时，我们可以根据实际需求选择合适的退出方式。遵循良好的退出习惯，可以提高工作效率，同时避免资源浪费。
用 Spark Shell 做交互式数据分析从入门到自包含应用
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如何退出Spark-shell
qq_52756815的博客
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如何退出Spark-shell。
在spark-shell中运行代码 编写Spark独立应用程序 在集群上运行Spark应用程序
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05-09 3239
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3.Spark的安装（华为云学习笔记，Spark编程基础，大数据）
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Spark的安装 ① 在Linux系统中安装Spark； ② 运行Spark自带实例。 实验原理 -> Spark Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更
7.读写HBase数据（华为云学习笔记，Spark编程基础，大数据）
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读写HBase数据 ① 在hbase-shell中使用命令创建HBase数据库； ② 使用Spark读写HBase数据库中的数据。 实验原理 -> HBase HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。-> hbase-shell hbase-shell是一种HBase交互式操作环境，可以在其中输入命令，完成数据库创建和
1.Hadoop的安装和使用（华为云学习笔记，Spark编程基础，大数据）
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此笔记为第一篇，学校开放华为云平台，帮助我们学习有关大数据方面相关知识的学习笔记，因为是云平台，是已经搭建好linux环境了，使用的是Ubantu。精心整理，自学笔记，如有什么问题，请耐心指正 Hadoop的安装和使用 学习Hadoop的安装和使用 1 安装Hadoop前的准备工作 介绍安装Hadoop之前的一些准备工作，包括创建hadoop用户、安装SSH和安装Java环境等。 先配置hosts，输入以下命令，将本机的hostname添加到hosts文件中： 拷贝代码echo "127.0.0.1 "$H
2.Scala的安装和使用方法（华为云学习笔记，Spark编程基础，大数据）
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06-08 1228
Scala的安装和使用方法 ① 在Linux系统中安装Scala； ② 使用Scala REPL； ③ 编译打包Scala程序代码。 实验原理-> Scala Scala于2004年1月公开发布1.0版本，目前仍处于快速发展阶段，每隔几个月就有新的版本发布。Spark从2.0版本开始都采用Scala2.11编译，因为本教程使用的Spark版本是2.1.0，其对应的Scala版本是2.11.8，所以，本教程中的Scala选用2017年4月发布的2.11.8版本。Scala运行在Java虚拟机（JVM）之上，
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          　　不多说，直接上干货！       REPL 　　Read-Eval-Print-Loop，即交互式shell，以交互式方式来编程。  　　那么，什么是REPL呢，如下就是 [spark@master ~]$ python Python 2.6.6 (r266:84292, Nov 22 2013, 12:16:22) [GCC 4.4....
Spark-shell交互式编程+HDFS操作，编写独立应用程序实现求二次排序问题
m0_51273386的博客
07-02 2354
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SparkShell 交互编程环境
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3.再新开一个 Linux 终端，在里面输入 jps 命令查看 HDFS 服务是否在运行，如果没有 运行就要先将 HDFS 服务启动，正如在配置 HDFS 服务时所做的那样。我们 先输入下面两行简单的 Scala 代码（不理解也没关系 ps:正常的话，运行完毕就会打印输出 hello.txt 文件中的内容，说明 Spark 可以正常读取 本地磁盘的文件)要退出 SparkShell 交互编程环 境，可以按下键盘上的 Ctrl+D 快捷键，或输入“:quit”并回车（冒号输入也包含在内）。
Spark单机运行环境搭建-2.SparkShell交互编程环境
2401_89956011的博客
06-14 299
动过程中可能会出现一个NumberFormatException的异常信息，这个问题不影响使用。”并回车（冒号输入也包含在内）。正常的话，运行完毕就会打印输出。如可能重启过虚拟机），要使用。的安装配置是正确的。服务是否在运行，如果没有。命令输出的进程名中不包含。）通过上述的测试，说明。先输入下面两行简单的。服务启动，正如在配置。服务的三个程序，说明。境，可以按下键盘上的。
启动spark shell详解
weixin_43866709的博客
03-12 6523
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。 启动spark shell: /usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spark://L1:7077,L2:7077 --executor-memory 2g --tota...
Spark2.0 shell使用python3
haidian_fengyu的专栏
08-08 578
spark2.0 shell默认使用的是python2，如果想用python3作为默认shell，那么只需要修改{spark_home}/bin/pyspark文件下的配置即可。 # Determine the Python executable to use for the executors: if [[ -z "$PYSPARK_PYTHON" ]]; then if [[ $PYSPARK_DRIVER_PYTHON == *ipython* && ! $WORKS_WITH_I
【网络编程与 Socket】UDP Socket 实战：写一个低延迟消息系统
最新发布
feizuiku0116的博客
11-28 1353
本文介绍了UDP协议在低延迟系统中的应用，通过实战代码演示如何构建一个基于UDP的消息系统。UDP以其简单快速的特点，适用于游戏同步、视频会议等实时场景，但需要自行处理丢包、乱序和重复问题。文章提供了完整的Python实现代码，并分享了调优技巧如增大缓冲区、设置超时等。同时解释了为什么QUIC等新协议选择基于UDP开发，因为其避免了TCP的延迟问题。最后指出UDP虽不保证可靠性，但通过应用层设计可满足低延迟需求，是实时系统的理想选择。
在华为云上运行scala中spark任务报错，job 79 cancelled because SparkContext was shut down
06-20
<think>我们正在处理一个Spark任务在华为云上运行时遇到的问题：作业被取消，因为SparkContext被关闭。根据提供的引用内容，我们可以分析可能的原因和解决方案。引用[2]提到："StagecancelledbecauseSparkContextwasshutdown"，这可能由多种原因引起。结合引用[4]中的描述，磁盘空间不足也可能导致类似问题。可能的原因：1.显式调用了`sc.stop()`：在任务结束前关闭了SparkContext。2.任务失败导致SparkContext关闭：如Executor崩溃、Driver异常等。3.资源不足：如磁盘空间不足（引用[4]中提到需要释放HDFS空间）、内存不足等。4.数据倾斜：引用[2]中提到某个RDDgroupBy的key全为空，导致数据倾斜，可能引起任务失败。解决方案：1.检查代码中是否有在任务结束前调用`sc.stop()`的情况，确保SparkContext在任务运行期间不被关闭。2.检查任务日志，查看是否有Executor或Driver的异常堆栈，定位具体错误。3.检查集群资源：-磁盘空间：使用`hdfsdfs-du-h/`检查HDFS空间，清理不必要的文件（引用[4]）。-内存：调整Spark配置，如增加`spark.executor.memory`，`spark.driver.memory`等。4.处理数据倾斜：-如果groupBy的key全为空，考虑过滤掉这些空key或者给空key分配随机值分散处理。-使用`repartition`或`coalesce`调整分区，或者使用盐化技术（salting）解决数据倾斜。5.检查日志中的SLF4J绑定冲突（引用[4]），虽然这可能不是直接原因，但建议排除干扰。可以排除多余的SLF4J绑定。华为云特定建议：-华为云可能提供了特定的资源管理或监控工具，检查集群监控指标，如CPU、内存、磁盘的使用情况。-确保华为云Spark服务的配置正确，例如检查`spark-defaults.conf`中的配置，特别是与资源相关的配置。示例代码调整（避免提前关闭SparkContext）：确保在Spark任务完全执行完毕后再停止SparkContext。例如，在Scala中：```scaladefmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("MyApp")valsc=newSparkContext(conf)try{//你的Spark任务代码valrdd=sc.textFile("hdfs://path/to/file")//...处理逻辑}finally{//确保在任务执行完成后才停止sc.stop()}}```另外，如果任务中有多个Action操作，注意避免在中间步骤意外停止SparkContext。如果问题仍然存在，请提供更详细的错误日志，以便进一步分析。§§相关问题§§1.如何监控华为云Spark集群的磁盘使用情况？2.Spark数据倾斜的常见解决方案有哪些？3.如何配置Spark以避免因资源不足导致的失败？</think>### 华为云 Spark 任务 "Job cancelled because SparkContext was shut down" 解决方案 #### 问题原因分析（基于引用内容） 1. **SparkContext 被提前关闭** 当任务依赖的 `SparkContext` 被显式关闭（如调用 `sc.stop()`）或隐式终止时，所有关联任务会被取消[^2][^4]。 2. **资源不足导致强制终止** - 磁盘空间不足（引用[4]显示磁盘占用高达 28.4T） - 内存/CPU 资源耗尽（常见于大数据量处理） 3. **数据倾斜引发故障** 引用[2]指出：当 RDD 的 groupBy 操作 key 全为空时，会导致数据倾斜和任务失败。 4. **配置冲突** 引用[3][^3][^4]显示环境变量配置冲突（如 SLF4J 多绑定）可能间接引发异常。 --- #### 解决方案（Scala 代码示例） ##### 1. 确保 SparkContext 正确管理 ```scala // 正确示例：确保在整个任务周期内维持 SparkContext val conf = new SparkConf().setAppName("华为云任务") val sc = new SparkContext(conf) // 仅初始化一次 try { // 任务逻辑（避免内部调用 sc.stop()） val data = sc.textFile("hdfs://path/to/data") data.map(...).saveAsTextFile("hdfs://output") } finally { sc.stop() // 仅在任务完全结束后关闭 } ``` ##### 2. 处理数据倾斜问题（引用[2]案例修复） ```scala // 修复空 key 导致的数据倾斜 rdd.filter(_.key != null) // 过滤空 key .mapPartitions(iter => { // 添加随机前缀分散负载 val rand = new Random() iter.map(item => (s"${rand.nextInt(10)}_${item.key}", item.value)) }) .reduceByKey(_ + _) // 分治处理 ``` ##### 3. 资源优化配置（华为云环境） ```bash # spark-submit 添加参数（根据集群规模调整） --executor-memory 8g \ --executor-cores 4 \ --conf spark.driver.memory=4g \ --conf spark.yarn.max.executor.failures=10 \ # 提高容错 --conf spark.hadoop.fs.hdfs.impl.disable.cache=true # 避免 HDFS 缓存冲突 ``` ##### 4. 磁盘空间监控（引用[4]问题） ```scala // 任务前检查 HDFS 空间 val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration) val free = fs.getStatus().getRemaining // 获取剩余空间 require(free > 100 * 1024 * 1024 * 1024L, "磁盘空间不足 100GB！") ``` --- #### 关键预防措施 1. **华为云资源检查** - 通过 `hdfs dfs -du -h /` 监控磁盘（引用[4]） - 在华为云控制台调整存储扩容策略 2. **日志排查优先级** ```bash grep "ERROR\|Shut down" /var/log/spark/*.log # 定位关键错误 ``` 3. **避免配置冲突** 移除重复的 SLF4J 绑定（引用[4]多绑定警告） ---
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