e Ahead Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。

查看更多 →

配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。 spark.sql.bigdata

查看更多 →

配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。 spark.sql.bigdata

查看更多 →

级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数：-XX:NewRatio。如，"

查看更多 →

collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS中。只有在能够大致确定数据大小且driver内存充足的时候，才能使用collect。

查看更多 →

在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

查看更多 →

txt到此目录。 将生成的jar包上传至Spark2x运行环境下（Spark2x客户端），如“/opt/female”。 进入客户端目录，执行以下命令加载环境变量并登录。若安装了Spark2x多实例或者同时安装了Spark和Spark2x，在使用客户端连接具体实例时，请执行以下命令加载具体实例的环境变量。

查看更多 →

必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过程中依赖客户端已配置好的环境变量、运行依赖包和配置文件， 在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用SparkLauncher方式提交。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/lib/*:SparkLauncherExample

查看更多 →

缺点：需要调优。大数据情况下建议JD BCS erver driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能 false: 不使用该功能 false spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileColle

查看更多 →

RIGHT OUTER JOIN b ON aid=bid; 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中添加如下表格中的参数。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 自适应执行特性的总开关。

查看更多 →

用户跟driver是一致的，driver是JDB CS erver服务的一部分，是由spark用户启动的，因此其用户也是spark用户，且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。

查看更多 →

collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS中。只有在能够大致确定数据大小且driver内存充足的时候，才能使用collect。

查看更多 →

collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS中。只有在能够大致确定数据大小且driver内存充足的时候，才能使用collect。

查看更多 →

java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) boolean Yes connect(String url, Properties

查看更多 →

java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

查看更多 →

java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

查看更多 →

java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

查看更多 →

JDK版本不匹配导致启动spark-sql和spark-shell失败 问题背景与现象 JDK版本不匹配导致客户端启动spark-sql、spark-shell失败。 原因分析 在Driver端打印异常如下： Exception Occurs: BadPadding 16/02/22

查看更多 →

您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命

查看更多 →

用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。文档中提供的示例代码，其运行依赖包在客户端jars中已存在。 Spark Launcher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的节点必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过

查看更多 →

HDFS和Spark的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Exec

查看更多 →