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spark实时日志分析

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1.第一种是通过使用org . Apache .spark. SQL . types . struct type和org . Apache .spark. SQL . types . data types来映射拆分RDD的值..spark 实时有两种方式问“spark 实时流缓存离线加载数据有多少种方式” 。

1、SparkJob执行变慢问题的排查的流程最近一个从Hbase中捞取数据求统计值的SparkJob计算经常报警，执行时间大大超过了之前的平均执行时间 。于是我打开了一个应用，发现这个应用有四个作业，如上图所示，但是执行时间有点长 。因此 ， 我单击正在执行的作业 ， 然后单击一个阶段来执行比较 。我点击页面上的eventTimeLine，看到下面的内存和cpu看起来没问题 。磁盘满了吗？

我也没办法 ， 就去我们ganggalia看读写指标 ， 读写次数和其他机器差别不大 。读写hbase有问题吗？于是我查看了hbase相关的监控，发现数据分布均匀 ， 没有什么异常 。比如，如果是加班，那么我想看看磁盘的读写速度 。输入iostatx突然发现上图有一个wwait，就是写起来要300 ms以上 。然后我看了一下其他机器的W等待，发现都在20以下，所以我基本断定是这个盘的问题 。

2、【2019-01-04】Spark程序在driver卡住发现于5:53:11，748:最终执行程序和驱动程序的心跳都失败了:另外还有大量的shuffle异常日志:shuffle异常也是失败的根本原因吗？1.无法获取驱动程序日志，我们无法执行更多操作分析 。先排除投机机制的干扰吧 。要求客户关闭spark投机机制:spark.投机2 .关闭投机机制后 ， 任务运行失败 。

3、基于大数据审计的信息安全 日志 分析法噪音数据随着经济和信息技术的不断发展，很多企业开始引入ERP等系统，使得企业的很多活动都被记录下来实时，形成了大量与企业管理相关的数据仓库 。从这些海量数据中获取有用的审计数据 ， 是目前计算机审计的一个应用 。接下来我给大家带来基于大数据审计的信息安全方法日志-3/，希望对你有所帮助 。大数据信息安全日志Audit分析方法1 。海量数据收集 。

【spark实时日志分析】大数据审计平台可以利用大数据采集技术统一采集各类数据，在保证用户数据私密性和完整性的前提下，使用一定的压缩和加密算法控制带宽 。2.数据预处理 。大数据环境下有效收集海量数据分析，需要对各类数据进行分类，按照一定的标准进行规范化 ， 并对数据做一些简单的清洗和预处理工作 。

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