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spark日志分析实战

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[sparkSeries 8]sparkdelta阅读数据实现分析本文基于delta0.7.0 spark3.0.1我们之前的-0 。sparkdelta写操作ACID事务实现分析分析delta写数据的过程，这次我们分析讲解delta是如何读取数据的 。

1、如何快速的学会大数据 分析 实战案例深入解析1、大数据前沿知识及hadoop介绍2、高级hadoop部署3、大数据导入与存储4、Hbase理论及实战5、Spaer配置及使用场景6、spark大数据分析原理7、Hadoop-3/1 。第一阶段:大数据前沿知识及hadoop介绍，大数据前言知识介绍 ， 课程介绍，Linux及unbuntu系统基础，hadoop单机及伪分发模式安装配置 。
【spark日志分析实战】
Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析 。使用HDFS提供的api操作HDFS文件 。Mapreduce的概念和思想 。3.第三阶段:大数据导入和存储 。mysql数据库基础知识，hive基本语法 。蜂巢结构和设计原则 。配置单元部署安装和案例 。sqoop的安装和使用 。sqoop组件被导入到配置单元中 。

2、 spark的优点有哪些Spark作为分布式计算引擎的一颗亮星，继承了MapReduce分布式并行计算的优点，改进了MapReduce的明显缺陷 。MapReduce是基于进程的计算，任务调度和启动成本高 。另外，Map的中间结果会登陆到磁盘上，网络I/O和磁盘I/O非常频繁，延迟高，处理效率低，不能充分利用内存 。Map端和Reduce端都需要排序 ， 比较耗时；

3、SparkOnYarn如何查看任务 日志Flink和Spark都支持自建集群 。但为了保证稳定性和资源隔离，最好借助资源管理框架(如Yarn)在生产环境中运行任务 。当任务在yarn上运行时，查询日志可能会不方便，尤其是任务进程异常退出后 。纱线容器退出后 ， 日志默认不保存 。所以你需要启动JobHistoryServer，网上有很多教程 。

根据FlinkOnYarn如何看待任务日志 ， 我们已经知道了日志的url构成 。这一次，只要找到容器名和节点就可以访问日志 。驱动的网址是:日志 of the driver，很容易找到hostnode3的容器名container__0496_01_和运行的flink/ spark，因为它们都提供webui服务 。

/Image-4 4、如何助力Spark大数据 分析Kubernetes助力Spark大数据分析概述本文介绍了一种容器化的数据服务Spark OSSonACK，它允许Spark分布式计算节点直接访问阿里云OSS对象存储 。随着阿里云Kubernetes容器服务和阿里云OSS存储资源的深度融合，允许Spark分布式内存计算 ， 机器学习集群直接执行分析并将大数据的结果保存在云上 。

5、Spark源码 分析之SparkSubmit的流程本文主要对SparkSubmit的任务提交过程的源代码进行分析 。Spark源代码版本是2.3.1 。首先，阅读启动脚本，看看哪个类首先被加载 。我们来看看sparksubmit的启动脚本中的详细内容 。可以看到这里加载的类是org . Apache .spark. deploy . spark submit，启动相关参数也被带走了 。让我们看一下源代码，看看整个过程是如何工作的...SparkSubmit的主要方法如下 。在这里 ， 因为我们正在提交作业，我们所有人都将接受提交(appArgs ， 

6、 spark-shell及 日志配置1 。当SparkContex线程被调用而不是被停止()时，它可用于监视应用程序的状态 。但是 ， 当sc关闭时，4040页面无法打开 。所以配置HistoryServer的官方文档，输入URL，显示如下 。运行sparkshell时，会自动创建SparkContexsc来打开并观察作业的运行状态 。

7、如何用 sparkstream收集电脑运行 日志如何收集SparkSteaming操作日志实时进入卡夫卡 。我用的是一个攻城工程师spark流 。大家都知道 ， 在使用sparkstreamingonyarn模式时，如果要查看系统运行的日志，是不能直接看的 。这里的log分数:(1)log(2)代码运行1)Spark本身生成log sparkonyarn模式 。如果你有100个Hadoop集群，那就意味着你的sparkstreaming日志可能会随机分布在100台机器上 。如果要查看日志，必须登录到每台计算机 。一个一个看 。如果你通过Hadoop的8088页面查看它们，你必须打开几十个页面才能看到所有的日志 。那么问题来了？
8、【 spark系列8】 sparkdelta读数据实现 分析本文基于delta0.7.0 spark3.0.1 。我们之前的sparkdelta写操作分析，sparkdelta写操作ACID事务实现分析分析delta写数据的过程，这次我们分析讲解delta是如何读取数据的，spark的deltadatasource的构造要从datasource.lookupDataSourceV2开始，然后流向loadV1Source，在这里进行dataSource.createRelation构造datasource的关系 。

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