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spark流媒体应用日志你怎么看？spark-外壳和日志配置1 。当SparkContex线程被调用且未被停止()时，可用于监控应用程序的状态 ， 但当sc关闭时，4040页面无法打开，所以配置HistoryServer的官方文档，输入URL ， 如下图，跑 。

1、SPARK在事件 日志扫描中使用Sigma规则适马是日志 file中用于威胁检测的规则格式 。对于日志 data，“Snort规则”适用于网络流量，“YARA签名”适用于文件数据 。很容易写和读 。编写适马规则只需要几分钟 。在右边 ， 您可以看到一个简单的六适马规则，检查“系统”事件日志和密码转储活动的线索 。检测部分包含1 个标识符(选择、关键字、quarkspwdump)，可以由规则作者自由定义 。

它还包含描述、参考、可能的误报和评级 。分析人们使用适马为他们的SIEM或日志管理解决方案生成搜索查询 。Sigmarepo包含一个转换器 ， 它允许通用规则的转换，如弹性搜索、splunk、qradar、logpoint、Windows Defender (WDA TP)和ArcSight 。将于7月底发布的SPARK1.14版本1.14正是这么做的 。

2、2019-03-05SparkSQL集群性能调优CheatSheet0 。买一台高性能的机器，加node 1 。将磁盘文件的预读值设置为16384 ， 并使用linux命令:echo 16384 >/sys/block/{ disk name }/queue/read _ ahead _ kb2 。Spark任务序列化只支持JavaSerializer ， 数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer 。KryoSerializer可以达到JavaSerializer的十倍 。

3、基于 sparkSQL之上的检索与排序对比性能测试我先不写select，只写最后一个orderby字段的Adesc 。orderby: desc按某个字段降序排序 。在大数据领域，使用大索引是一种趋势 。就像数据库时代一样，有索引和没有索引的检索速度会完全不同 。这是我为之前的项目写的一篇文章 。虽然目的是宣传 ， 但它揭示了核心的基本原则和想法，供您参考 。大指数技术，大数据的未来1 。大指数技术，大数据YDB的未来不使用堆垛机，而是依靠大内存和SSD硬盘来提高运算速度 。

【spark日志分析topn】RDBMS中的索引这个概念大家都不陌生，但是在大数据中我们似乎从来没有听说过 。YDB在HDFS创建索引 ， 通过索引技术对大数据进行排序，就像新华字典的一个目录 ， 可以快速找到相关数据，避免暴力扫描，从而提高查询速度 。1.大数据使用大索引有什么好处？索引技术大大加快了检索数据的速度 。l索引技术可以显著减少查询中分组、统计、排序的时间 。

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