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spark分析日志,与spark日志相关的配置文件

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2、Spark想要启动master节点./sbin/start-master.sh命令时, 日志文件记...启动master ~/project/spark1 . 3 . 0 Bin Hadoop 2.4 $ 。/sbin/start master . shstartingorg . Apache .spark. deploy . master . master，logging to/Users/qp Zhang/project/spark1 . 3 . 0 binhadoop 2.4/sbin/../logs/sparkqpzhangorg . Apache .spark当. deploy . master . master 1 qpzhangdemacmini . local . out未配置时 ， 采用默认配置 。可以看到日志 file的输出:~/Project/spark1 . 3 . 0 Bin Hadoop 2.4 $ catlogs/sparkqpzhangorg . Apache .spark. deploy . master . master 1 qpzhangdemacmini . local . outsparkassembly hasbeenbuiltwithhive，

3、 spark和hadoop的区别很难直接比较Hadoop和Spark，因为它们以相同的方式处理许多任务，但它们在某些方面并不重叠 。例如，Spark没有文件管理功能 ， 因此它必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他解决方案 。Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心，但是还有其他几个模块 。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍) 。Spark也可以执行批处理，但它确实擅长处理流式工作负载、交互式查询和机器学习 。相对于MapReduce基于磁盘的批处理引擎 ， Spark以实时数据处理功能著称 。Spark与Hadoop及其模块兼容 。

4、基于 spark地震数据 分析的目的从速度上看，Spark继承了流行的MapReduce模型，可以更有效地支持多种类型的计算，比如交互式查询、流处理等 。在大型数据集的处理中，速度非常重要，它可以决定用户是交互处理数据，还是等待几分钟甚至几小时 。Spark为速度提供的一个重要特性是它可以在内存中运行计算 。即使对于复杂的基于磁盘的应用程序，Spark仍然比MapReduce更有效 。

通过使用相同的引擎支持这些任务 ， Spark可以轻松合并不同的处理类型，合并操作在生产数据分析中经常使用 。此外，Spark减少了维护不同工具的管理负担 。Spark的设计是高度可访问的，提供了Python、Java、Scala和SQL的简单API，以及丰富的内置库 。Spark还集成了其他大数据工具 。特别是，Spark可以在Hadoop集群上运行 ， 并访问任何Hadoop数据源，包括Cassandra 。

5、hiveon spark僵死问题 分析背景:最近大数据平台为租户的子系统提供计算和存储能力 。划分的资源需求如下:内存:6TCPU:1600c存储:600T文件系统:HDFS计算组件:hiveon spark权限管理:sentry问题描述:当租户被分配到子系统时，在运行SPARK作业时，会重新强调当前情况 。hiveserver2后台登录，一直卡在登录命令行 。Check hive 日志我发现有太多的GC在等待通过jstat检查FGC记录(注意，这是更改后的图，更改前的GC图没有保存 。当时，FGC达到了每分钟200多次 。

然后通过jmap查看堆信息(这张图也是更改后的图，当时没有保留原图，原来最大堆大小是512m) 。通过上面的分析，我们可以确定到JVM的堆信息太少，但是hiveenv.sh中的JVM信息是在部署时更改的，但是我们通过jmap只得到512M内存 。有什么问题？通过金佛看加载的命令信息 。

6、什么是Spark,如何使用Spark进行数据 分析Spark是HadoopMapReduce的通用并行框架，由UCBerkeleyAMPlab开放 。Spark具有HadoopMapReduce的优点 。但与MapReduce不同的是，Job的中间输出可以存储在内存中，所以不再需要读写HDFS 。所以Spark可以更好的应用于需要迭代的MapReduce算法 ， 比如数据挖掘和机器学习 。为了回答一个问题或者进行深入研究 ， 数据科学家会使用相关技术分析 data 。
7、flumekafka spark读取 日志延迟【spark分析日志,与spark日志相关的配置文件】你是想问flumekafkasparkRead日志延迟的原因吗？网络不良或内存不足 。通常情况下，当阅读延迟或失败时，网络环境不好，可以选择等一段时间缓冲，也可以直接切换到更好的网络 。另一种情况是没有足够的内存支持它打开日志，可以选择清空内存再试 。

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