standalone模式启动集群命令详解在启动集群（master进程和worker进程）的时候，大家回忆一下，我们用的是哪个命令，用的是sbin/start-all.sh脚本 这个脚本一旦执行，就会直接在集群（节点，部署了spark安装包）中，启动master进程和所有worker进程 sbin/start-all.sh脚本，其实是用来便捷地快速启动整个spark standalone集群的 我们
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2023-06-19 11:01:59
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（一）安装1）jdk2）安装IDEA，并配置scala插件3）安装spark4）安装scala SDK（二）踩过的坑1) 无法加载主类应该是由于环境的一些原因，这个尝试了好多种办法，最终也忘记是怎么解决的了==，所以有时间会收集下看过的资料，整理出办法。2) 加载不了包在安装好各种环境后，运行scala程序，报了一推错，头疼： 主要是无法 import apache 相关的一堆包 于是求助网上，
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2023-11-07 08:55:28
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# Spark没有Worker：原因与解决方案
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源框架，能够使得数据分析变得简单高效。Spark的组件中，Worker节点负责执行任务，但是有时候我们会遇到“Spark没有Worker”的问题。这通常会导致任务无法执行，从而影响我们的数据处理效率。本文将探讨“Spark没有Worker”的原因及其排查方法，同时提供一些代码示例和图表，帮助读者
刚刚接触Spark的时候对这些概念没有好好思考，走马观花似的扫过去了，后面碰到master、worker、executor和driver的时候，也就没想太多，最近刚刚跑通了一个spark项目，准备好好研究一下程序的运行原理，却突然发现对于master、worker、executor和driver一知半解，对这些概念没有很好地理解，实在难以深入学习spark，于是，查了一些资料，做了一些简单的记载供
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2023-11-10 10:27:48
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# 实现 "worker Executor进程 spark" 的流程
## 简介
在开始讨论如何实现 "worker Executor进程 spark" 之前，让我们先了解一下 Spark 的基本概念和工作原理。Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它通过将任务分发到不同的节点上进行并行处理来加速数据处理过程。其中，Worker Executor 进程是 Spark 中执行任务的
原创
2023-09-14 20:31:24
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# Spark启动没有Worker
在使用Spark进行分布式计算时，经常会遇到启动Spark时没有Worker可用的情况。本文将介绍为什么会出现这种情况以及如何解决这个问题。
## 问题原因
在启动Spark集群时，Master负责管理集群中的Worker节点。如果没有可用的Worker节点，那么就无法进行分布式计算。
通常，没有可用Worker节点的原因可能有以下几种：
1. 配置错
原创
2023-08-20 03:17:08
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# 在 Spark 中排查 Worker 运行问题的完整流程
在Apache Spark中，Worker 节点是负责执行实际计算的组件。如果你的 Spark Worker 没有正常运行，可能会导致你的任务无法执行。本文将详细指导你如何排查和解决这一问题。首先，我们需要了解整个流程。
## 整体流程
以下是排查 Spark Worker 未运行问题的步骤：
| 步骤
同master一样，worker节点本身也是RpcEndPoint，继承自ThreadSafeRpcEndpoint类，接下来根据源码认识下worker节点的启动过程。private[deploy] class Worker(
override val rpcEnv: RpcEnv,
webUiPort: Int,
cores: Int,
memory: Int,
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2024-01-08 22:26:34
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# Spark 只有 Master 没有 Worker 的理解与应用
Apache Spark 是一个广泛使用的开源集群计算框架，适用于大规模数据处理。它的架构设计通常是由一个主节点（Master）和多个工作节点（Worker）组成。主节点负责调度、资源管理以及与用户的交互，而工作节点则负责实际的任务执行。然而，在某些特定的场景下，我们会遇到“Spark 只有 Master 没有 Worker”
文章目录一、Spark粗粒度架构二、Spark基本工作原理三、RDD（Resillient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）四、Spark开发五、Demo：wordcount1. Java版本2. Scala版本（关键代码在原理剖析中体现）3. Spark-shell编写（了解）4. 原理剖析六、如何将Spark应用提交至集群？ 一、Spark粗粒度架构二、Spark基
文章目录一、小文件定义二、为什么会有小文件1.数据迁移过程中：2.处理源头文件：3.处理过程中产生：三、小文件给Hadoop集群带来的瓶颈问题四、如何解决小文件1.Hadoop中：（1）自带方案Hadoop Archive：（2）Sequence File：（3）CombineFileInputFormat类：（4）JVM 重用：2.Hive中：3.Sparkstreaming中：（1）Spar
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2024-03-01 09:00:53
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Spark集群启动Master可以使用脚本启动：start-master，shell脚本细节自行查看。最终启动命令为:java -cp /home/daxin/bigdata/spark/conf/:/home/daxin/bigdata/spark/jars/*:/home/daxin/bigdata/hadoop/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m
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2023-10-26 20:20:38
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一。下载Spark安装包可以从官网下载，本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6二。部署和规划Spark集群提前准备好四台虚拟主机，三台主机 node1 node2 node4 做Spark集群 develop做Spark客户端用于提交程序集群规划如下：node1 Master节点 node2，node4 Worker节点 架构图如下： 在此之前需要配置M
客户端连接过来后，多个空闲的进程，会竞争这个连接，很容易看到，这种竞争会导致不公平，如果某个进程得到 accept 的机会比较多，它的空闲连接很快就用完了，如果不提前做一些控制，当 accept 到一个新的 tcp 连接后，因为无法得到空闲连接，而且无法将此连接转交给其它进程，最终会导致此 tcp 连接得不到处理，就中止掉了。很显然，这是不公平的，有的进程有空余连接，却没有处理机会，有的进程因为没
# Spark环境中Master和Worker的启动流程详解
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，通常用于大数据处理。在启动Spark应用程序时，了解如何启用Master和Worker节点至关重要。本文将为刚接触Spark的小白开发者解释如何确保Spark Master能够正确启动Worker节点。我们将通过步骤表、示例代码以及详细解释来帮助你掌握这一过程。
## 整体流程
1、集群启动的时候，从节点的datanode没有启动 问题原因：从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致，导致集群启动时，hadoop会杀死从节点的datanode进程。 解决方案： a) 将集群关闭;每一个节点都要做这个操作） c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群，
在学习spark过程中遇到的问题，做下记录，这个问题网上出现的不再少数，出现问题的原因也是各不相同，并且没有一个人的问题和我完全一样（我高兴得都快哭了），顺着大家的思路，尝试了两个多小时才搞明白。问题的根源大多都在于 hostname 的配置与映射环境前置说明（三台虚拟机模拟）：系统：CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)host
hadoop102 192
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2023-10-09 14:40:44
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第一种方案：ffmpeg+nginx新的ffmpeg已经支持HLS。（本人也参与了代码供献，给自己做个广告:)）点播：生成hls分片:ffmpeg -i <媒体文件> -c:v libx264 -c:a aac -f hls /usr/local/nginx/html/test.m3u8 直播：ffmpeg -i udp://@:1234 -c:v lib
一、开发环境IDEA1、Scala插件打开IDEA -> Configure -> Plugins -> 选择Scala -> Install2、Scala的Jar包File -> Project Structure -> Global Libraries -> “+” -> Java -> 选择本地Scala的lib库文件 3、Spark的J
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2024-01-05 20:19:38
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简介： 本文档主要说明怎样在k8s上用alluxio加速spark的数据访问。文档将演示结合spark、alluxio和k8s完成一个对文件单词进行计数的任务。在实验中，我们将关闭alluxio的short-circuit的功能，验证spark executor与alluxio worker之间的通信是否通过网络栈完成。1.背景信息1.1 alluxioAlluxio是一个开源的基于内存的分布式存
