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} }); //汇总每个女性上网总时间 JavaPairRDD<String, Integer> females = female.mapToPair(new PairFunction<Tuple3<String, String, Integer>
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Spark Core程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发Spark应用
Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优
Spark Core样例程序（Scala） 功能简介 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： val
SQL所查询出的结果，运行成功结果会有如下信息。 ExampleMain运行及结果查看。 Create table success! _c0 0 Delete table success! 运行样例出错，出现如下提示： Error running 'ExampleMain': Command line is
r三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。
Spark Core样例程序（Scala） 功能简介 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper
配置WebUI上查看Container日志 配置场景 当Yarn配置“yarn.log-aggregation-enable”为“true”时，就开启了container日志聚合功能。日志聚合功能是指：当应用在Yarn上执行完成后，NodeManager将本节点中所有container的日志聚
keytab in storm.jar。具体信息如下： [main] INFO b.s.StormSubmitter - Get principle for stream@HADOOP.COM success [main] ERROR b.s.StormSubmitter - Can
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
配置WebUI上查看Container日志 配置场景 当Yarn配置“yarn.log-aggregation-enable”为“true”时，就开启了container日志聚合功能。日志聚合功能是指：当应用在Yarn上执行完成后，NodeManager将本节点中所有container的日志聚
NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度
登录Manager集群页面时报错“You have no right to access the page” 问题现象 访问集群管理页面报错： You have no right to access the page. 原因分析 当前登录的用户没有访问Manager的权限。 “/
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行
Hive执行msck repair table命令时报错 现象描述 Hive执行msck repair table table_name命令报错： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive
Shell客户端连接提示“authentication failed” 问题现象 安全集群中，HiveServer服务正常的情况下，Shell客户端中执行beeline命令失败，界面提示“authentication failed”，如下： Debug is true storeKey
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
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