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使用Spark
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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优
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如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4]
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Spark应用开发常见问题
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Spark应用开发常见问题 Spark接口介绍 Spark应用调优 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
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多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优
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如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4]
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Spark基本原理
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因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝的使用SQL语句亦或是DataSet
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配置流式读取Saprk Driver执行结果
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快速配置参数
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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
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快速配置参数
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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
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Yarn与其他组件的关系
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后，开始向Driver注册并申请Task。 Driver分配Task给Executor执行。 Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn Client模式 运行框架如图2所示。 图2 Spark on yarn-client运行框架 Spark on yarn-client实现流程：
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配置流式读取Saprk Driver执行结果
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Spark2x基本原理
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因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝的使用SQL语句亦或是DataSet
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Spark应用开发常见问题
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UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用
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cache table使用指导
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table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存
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cache table使用指导
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table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存
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Spark应用开发常见问题
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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem
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Spark应用开发常见问题
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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem
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Spark应用开发常见问题
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UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用
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