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原因分析 问题1：Spark提交任务默认不会加载kafka的相关包，所以需要在启动命令中增加--jars来指定对应kafka版本的jar包 问题2：连接Kafka无法使用Spark的认证信息，需要将相关的认证使用JVM的参数设置进去。 问题3：Spark默认使用当前客户端的认证信息提交任务，也可以使用代码login的方式。但是这两种认证方式都无法更新任务使用的Token，当提交的时候生成的Token信息过期以后就无法再使用，因此报错。解决办法是使用--keytab和--principal将keytab文件和对应用户带入任务中。
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处理步骤 问题1：启动命令中增加--jars来指定对应kafka版本的jar包，一般是在Spark客户端目录/jars/streamingClient（0.8版本Kafka）和Spark客户端目录/jars/streamingClient010（0.10版本Kafka）。 问题2：参考指导文档编辑并运行程序。 问题3：使用--keytab和--principal将keytab文件和对应用户带入任务中。如果此处的keytab文件和之前Kafka的jaas.conf中配置的是同一个，则Spark会报一个文件多次上传的问题。解决办法是复制一份keytab文件，使得--files和--keytab上传不同的文件。
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操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都更优化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka.apache.org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。 ReliableKafkaReceiver：通过ZooKeeper记录接收数据位移。 DirectKafka：直接通过RDD读取Kafka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能更优，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一个Kafka的消费者，对于它的配置优化，请参见Kafka开源文档：http://kafka.apache.org/documentation.html。 处理器调优 Spark Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark Streaming整体的可靠性会越差。例如： “spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable”配置为“false”的时候，会明显减少磁盘的操作，提高性能，但由于缺少WAL机制，会出现异常恢复时，数据丢失。 因此，在调优Spark Streaming的时候，这些保证数据可靠性的配置项，在生产环境中是不能关闭的。 日志归档调优 参数“spark.eventLog.group.size”用来设置一个应用的JobHistory日志按照指定job个数分组，每个分组会单独创建一个文件记录日志，从而避免应用长期运行时形成单个过大日志造成JobHistory无法读取的问题，设置为“0”时表示不分组。 大部分Spark Streaming任务属于小型job，而且产生速度较快，会导致频繁的分组，产生大量日志小文件消耗磁盘I/O。建议增大此值，例如改为“1000”或更大值。
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场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下要求： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 log2.txt：周日网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 FangBo,female,50 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60
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处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf.Test --master yarn-client 客户端安装目录/Spark/spark1-1.0-SNAPSHOT.jar;，排查是否引入了非法字符。 如果是，修改非法字符，重新执行命令。 重新执行命令后，发生其他错误，查看该jar包的属主属组信息，发现全为root。 修改jar包的属主属组为omm:wheel，重新执行成功。
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配置描述 在Spark客户端的“core-site.xml”配置文件中修改配置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 fs.obs.metrics.switch 上报OBS监控指标开关： true表示打开 false表示关闭 true fs.obs.metrics.consumer 指定OBS监控指标的处理方式。 org.apache.hadoop.fs.obs.metrics.OBSAMetricsProvider：表示收集统计OBS监控指标 org.apache.hadoop.fs.obs.DefaultMetricsConsumer：表示不收集OBS监控指标 要使用OBS监控功能，需确保上报OBS监控指标开关打开。 org.apache.hadoop.fs.obs.metrics.OBSAMetricsProvider
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运行任务 登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env source 客户端安装目录/Hudi/component_env 编译构建样例代码后可以使用spark-submit提交命令，执行命令后会依次执行写入、更新、查询、删除等操作： 运行Java样例程序： spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample /opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java hoodie_java 其中：“/opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_java”为Hudi表的表名。 运行Scala样例程序： spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample /opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala hoodie_scala 其中：“/opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_Scala”为Hudi表的表名。 运行Python样例程序： spark-submit /opt/example/HudiPythonExample.py hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python hudi_trips_cow 其中：“hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python”为Hudi表的存储路径，“ hudi_trips_cow”为Hudi表的表名。
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打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Python样例代码无需通过Maven打包，只需要上传user.keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。
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运行任务 登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env source 客户端安装目录/Hudi/component_env 编译构建样例代码后可以使用spark-submit提交命令，执行命令后会依次执行写入、更新、查询、删除等操作： 运行Java样例程序： spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample /opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java hoodie_java 其中：“/opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_java”为Hudi表的表名。 运行Scala样例程序： spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample /opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala hoodie_scala 其中：“/opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_Scala”为Hudi表的表名。 运行Python样例程序： spark-submit /opt/example/HudiPythonExample.py hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python hudi_trips_cow 其中：“hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python”为Hudi表的存储路径，“ hudi_trips_cow”为Hudi表的表名。
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打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Python样例代码无需通过Maven打包，只需要上传user.keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。
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