qq_30868737的博客

1.将spark streaming 服务jar放到指定目录中，创建启动脚本，后台启动将日志重定向到指定目录nohup /opt/cloudera/parcels/SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904/lib/spark2/bin/spark-submit --class pj.streamservice.Main --master yarn --executor-memory 512M --total-executor-cores 1 --num-exe

报错问题20/07/15 17:20:51 INFO utils.AppInfoParser: Kafka version : 0.9.0-kafka-2.0.020/07/15 17:20:51 INFO utils.AppInfoParser: Kafka commitId : unknownException in thread "streaming-start" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.kafka.clients.consumer.Kaf

记一次spark streaming+kafka 运行时间不稳定调优历程问题现象首次使用spark streaming进行流式计算的时候遇到的一个问题，即spark streaming读取kafka消息进行流式计算, 但是在数据量比较大的情况下总会出现一些batch的process time比较长，但是大多数batch能在较短的时间内完成，而且全部的batch运行时间呈两个极端分布，要么很长要么很短。如上图，运行时间曲线出现多处尖峰，而我们期望的一般是连续平滑的曲线。先说明题主这边的运行环境状况：

spark端口作用配置及修改Master节点的web端口是8080 仅在 standalone模式使配置方式在spark-env.sh加一行export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080work节点的web端口是8081配置方式在spark-env.sh加一行export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081Master通信端口是707...

多线程提高spark streaming数据写入到数据库需求集群环境资源有限，需要跑多个spark streaming任务，每个任务必须占据1核，cpu利用率很低，需要对数据进行实时统计更新到数据库mysql给业务实时展示，数据聚合程度较低每批数据对数据库交互过多，正常提交submit提交使用一个核只能单线程操作数据库，数据高峰会出现延迟现象，如何不增加资源情况提高效率？Spark Stre...

定时检查spark streaming job 运行状态保存到mysql中1.python3保存数据到mysqlvi rlt_log_job_dinc.pyimport pymysqlimport loggingimport pandas as pdimport timeimport sysdb_name = ‘’db_user = '’db_pass = ‘*’db_ip ...