微电子学与固体电子学-俞驰

数据体系 web接口 OLTP数据库 Restful接口 OLAP数据库 WebSocket接口

本来不想记录这么基础的问题，肯定是没定义呗。如下图：所以两种情况会导致这种提示:①没有定义②定义了两次或者更多次

完整报错如下:WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources----------------------------------------------------------------------------------------

-------------------------------------------------Python---------------------------------------------------from pyspark import SparkContextfrom pyspark import SparkConffrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark import SparkConf, SparkContextim

这个问题其实本来没啥难度，不值得记录，但是因为join需要的是Array((),(),())这样的格式，而不是Array(Array(),Array(),Array())这样的格式，让问题瞬间有了一点点难度.--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

原始代码如下:import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.log4j.{Level, Logger}object hello{ def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark")

这种平时没事儿，然后突然出现的问题，肯定是spark集群的资源被其他sparkcontext占用，但是还没释放的。所以解决方案简单粗暴:直接重启spark集群(重启的时候也就是释放了集群资源)，然后执行当前任务即可。...

--------------------------------------------------------------------基本信息----------------------------------------------------------编程语言 运行方式 sc.textFile默认路径 Python pyspark hdfs:// Scala spark-shell hdfs:// Java Intellij file:

Class Function Type Function<T, R> T => R DoubleFunction<T> T => Double PairFunction<T, K, V> T => Tuple2<K, V> FlatMapFunction<T, R> T => Iterable<R> DoubleFlatMapFunction<T>

object _03SparkJoinDataSkewOps { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.project-spark")....

上面的Core与Task的默认对应关系是一对一，也可以通过.config("spark.task.cpus",1)修改.这个参数的意思是:为每个任务分配的内核数量上面图中的Core可以放大如下:action算子和job一对一。当然考虑优化的情况下，当然如果考虑优化的话，是可以多个算子对一个job的，因为被spark优化成一个了。stage的话一对多。task是线程池，所以core也是一个个执行task的，这样就和第一张图联系起来了。...

Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try againException in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/api/java/function/PairFunction at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at ...

算子 作用 map 应用于RDD中每个元素 mapPartitions 应用于每个分区 代码如下: //生成10个元素3个分区的rdd a，元素值为1~10的整数（1 2 3 4 5 6 7 8 9 10），sc为SparkContext对象 val a = sc.parallelize(1 to 10, 3) //定义两个输入变换函数，它们的作用均是将rdd a中的元素值翻倍 //map的输入函数，其参数e为rdd元素值 ...

scala> val a = sc.parallelize(Array(1,2,3)).distincta: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24scala> a.toDebugStringres0: String =(16) MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24 []| S...

scala的交互模式启动时出现这个问题:完整报错如下:$scalaShell 传递参数实例！执行的文件名：/home/appleyuchi/scripts/scala/scala.shException in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: javax/script/Compilable at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop.createInterpreter(ILoop.scala:118)

/home/appleyuchi/scripts/scala.sh#!/bin/bash# author:菜鸟教程# url:www.runoob.comecho "Shell 传递参数实例！";echo "执行的文件名：$0";#echo "第一个参数为：$1";#echo "第二个参数为：$2";#echo "第三个参数为：$3";scala -classpath .:$(echo *.jar $SPARK_HOME/jars/*.jar | tr ' ' ':') $1.

List Python Scala 空List a = [] val a = List() //List[Nothing] Int a = [1,2,3,4,5] val a = List(1,2,3,4,5) String a = ["a", "b"] val a: List[String] = List("Hello", "World") 不同类型 a = [1,"Hello"] val a = List(1,...

$ startsparkorg.apache.spark.deploy.master.Master running as process 1067300. Stop it first.Desktop: org.apache.spark.deploy.worker.Worker running as process 1067817. Stop it first.Laptop: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /..

#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------这个实验注意哈如果是连接local模式的spark集群那随便搞。如果是连接真实集群，那么每个node中的spark版本必须和pom.xml中的spark相关版本一致。#------------------------------

在java连接集群的时候出错，完整报错如下:20/07/30 11:04:11 WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, 192.168.0.102, executor 0): java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda to field org.apache.spark.rdd.MapPartit

①查http://desktop:8088/cluster/scheduler中的进度条有没有爆满，如果爆满了是上次提交的任务没清除占用空间了，先释放再说②cd $SPARK_HOME_HOMEgrep -rspark.yarn.jarsconf/spark-defaults.conf:spark.yarn.jars hdfs://Desktop:9000/spark/jars/*.jarhdfs dfs -mkdir hdfs://Desktop:9000/sparkhdfs dfs .

下面的这篇文章，从14年9月11日被抄袭，一直抄到2020年+[1]里面有这么一句话:稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在内存中，Java垃圾回收缓慢的现象严重，导致Spark的性能不稳定，在复杂场景SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。这句话直接被抄到了 知乎上面。那么这句话怎么回事呢？个人理解，因为spark初期使用的版本中，数据运算时spark占用了太多的内存，由于工程师没有对剩余内存做好余量预算，..

编程语言 交互模式命令 R sparkR Python pyspark Scala spark-shell 个人理解，R/Python/Scala的编程语言中都是有面向过程部分的，因为具备交互模式shell来实现逐句调试的功能。但是Java是纯面向对象语言，其语言体系中不存在面向过程的部分，因此不存在Spark-Java交互模式...

数量 决定/设置方式 查询方式 partition数量 spark.createDataFrame(data).rdd.getNumPartitions task数量 executor数量 并发度 job数量 每次spark-submit/spark-shell提交任务就是一个job - stage数量 根据DAG依赖图来确定(其实还是根据代码来确定的) - ...

scala> datares6: scala.collection.immutable.IndexedSeq[(Int, Int)] = Vector((1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1), (11,1), (12,1), (13,1), (14,1), (15,1), (16,1), (17,1), (18,1), (19,1), (20,1), (21,1), (22,1), (23,1), (

spark-shell--master yarn启动后，代码如下:scala> var rdd1=sc.makeRDD(1 to 4,2)scala> rdd1.foreach{x=>println(x+4)}scala> var rdd2=sc.makeRDD(1 to 12,3)scala> rdd2.foreachPartition{x=>println("--------------")}scala> rdd2.foreac...

val rdd = sc.parallelize(1 to 8,3)rdd.mapPartitionsWithIndex{ (partid,iter)=>{ var part_map = scala.collection.mutable.Map[String,List[Int]]() var part_name = "part_" + partid part_map(part_name) = List[Int]() whi...

scala> var rdd1=sc.parallelize(List((1,"a"),(4,"he"),(2,"b"),(3,"c")))scala> rdd1.lookup(4).getClass.getMethods.map(_.getName).sorted实验结果:res36: Array[String] = Array(hashCode, update, length, apply, apply, array, array, elemTag, last, clone,.

启动方式:spark-shell --master yarn具体代码:wordCountsWithReduce.collect()Transformation算子：算子操作前的变量 算子操作前的变量类型 算子 算子的作用 算子操作后，变量类型 变量打印结果 rdd1 org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionRDD parallelize 数据读入RDD org.apache...

scala符号或者变量 操作后效果 List (1,2,3) 4::list (4,1,2,3) list.:: (5) (5, 1, 2, 3) list :+ 6 (1, 2, 3, 6) list2 "A"+:"B"+:Nil list ::: list2 (1, 2, 3, A, B) list ++ list2 (1, 2, 3, A, B) 举例:object listTest { ...

下面开始注意:不要改变这个实验中各个步骤的顺序！！！启动spark集群和HDFS集群(搞不定的请自行百度)然后①$ nc -lk 9999testtesthomehomeschoolschoolschool②$ spark --master yarn粘贴代码如下:import org.apache.spark.{SparkContext,...

升级spark后出现[1]中的报错官方论坛[1]中说是集群的spark版本和master的spark版本不一致。但是其实我的解决方案是:spark.yarn.jars hdfs://Desktop:9000/spark/jars/*.jar里面的jars依然是老版本的spark的jars.更新为新版本的spark的jars以后该报错问题消失Reference:[1]h...

昨晚从spark-2.3.1-bin-hadoop2.7升级到spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2基本结论是:/etc/hosts不用修改~/.bashrc中路径改下(就是和spark相关的，spark-2.3.1-bin-hadoop2.7改成spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2)export SPARK_LOCAL...

完整报错如下 ：Laptop: failed to launch: nice -n 0 /home/appleyuchi/bigdata/spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://Desktop:7077L...

Laptop: bash: line 0: cd: /home/appleyuchi/bigdata/spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2: No such file or directoryLaptop: bash: /home/appleyuchi/bigdata/spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2/sbin/stop-...

#-----------------------------环境如下----------------------------------------------------台式机hostname:Desktop笔记本hostname:Laptop#----------------------------------------------------------------------...

报错如下:$ startsparkorg.apache.spark.deploy.master.Master running as process 14542. Stop it first.Desktop: org.apache.spark.deploy.worker.Worker running as process 14710. Stop it first.Laptop: st...

报错如下 ：error: not found: value SparkSession解决方案:import org.apache.spark.sql.SparkSession

下载地址:步骤如下:cd dbgen(从网盘中下载的话，可以省略此步骤)cp makefile.suite makefile(从网盘中下载的话，可以省略此步骤)sublmakefile(从网盘中下载的话，可以省略此步骤)make(从网盘中下载的话，可以省略此步骤)./dbgen -s 5([1]表示想要生成5G大小的数据集，但是实际生成似乎不是那么大，一般都会偏小)...

---------------------------------------------------------起因----------------------------------------------------------------------代码中shuffle的算子存在的地方，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join等----------...