Sparkstreaming-windows测试过程异常问题记录

本文记录了在Windows环境下使用Spark Streaming遇到的问题及解决方案,包括jar包缺失、HDFS权限问题、代码错误、HiveContext配置错误等,并提供了具体的解决步骤。
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -verbose:gc -XX:+UseG1GC -Xloggc:gc.log" \
--conf 'spark.driver.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -verbose:gc -XX:+UseG1GC -Xloggc:gc.log' \

1、异常问题记录:

这里写图片描述

解决办法:去http://search.maven.org上下载对应的.jar,如下载:spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.5.jar

放在site-page的目录下,我这边的路径为:/usr/lib/python2.7/site-packages/pyspark/jars,而我python安装路径:/usr/bin/python2.7

2. hdfs上无权限问题:

org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=angela, access=WRITE,

inode="/user/angela/checkpoint/sparkstreaming_windows_31229":hdfs:hdfs:drwxr-xr-x

解决方案 ;找对应的同事新建一个/user/angela目录,并赋予相应权限。

3.代码报错:

20/04/01 14:26:30 ERROR scheduler.JobScheduler: Error generating jobs for time 1585722390000 ms
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input Pattern hdfs://CQBAK/user/etl/SHHadoopStream/BulkZip/{} matches 0 files
    at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:323)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:265)
    at org.apache.spark.input.StreamFileInputFormat.setMinPartitions(PortableDataStream.scala:51)
    at org.apache.spark.rdd.BinaryFileRDD.getPartitions(BinaryFileRDD.scala:51)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.s

Spark支持Scala的API,为使用Scala进行开发提供了便利。Spark Streaming可以处理多种数据来源类型,如数据库、HDFS、服务器log日志、网络流等[^1][^2]。 在Scala语言下进行Spark Streaming开发,能利用Spark支持的交互式Scala shell,方便地在shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。通过Scala和Spark的结合,可以借助Spark超过80种高级算法,快速构建不同的应用,在处理实时数据流等场景中发挥优势,实现对各种数据来源的处理,满足不同的业务需求。 以下是一个简单的Scala代码示例,展示了如何使用Spark Streaming处理网络流数据: ```scala import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ object NetworkWordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 2) { System.err.println("Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>") System.exit(1) } // 创建一个本地的StreamingContext,有两个工作线程,批处理间隔为1秒 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 创建一个DStream,它表示从连接到hostname:port的流数据 val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt) // 将每行数据拆分成单词 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) // 对每个单词计数 val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印结果 wordCounts.print() // 启动计算 ssc.start() // 等待计算终止 ssc.awaitTermination() } } ```
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