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    如何在退出Hue后关闭Spark会话

    Hive配置了Spark作为默认执行引擎,在通过Hue执行Hive查询后,退出Hue后Spark的Session并为随着Hue的退出而关闭,操作如下: 登录Hue执行SQL语句,可以看到提交的是一个Spark...2.解决方法 ---- 针对上述问题,有如下两种方式解决: 1.从CDH5.8版本开始,在Hue上提供一个用来关闭Spark Session的按钮,用户可以使用此功能来关闭当前会话,操作如下: ?...点击“Close”关闭当前Spark Session ? 查看Yarn的8080界面,确认该Session是否已关闭 ? 此时可以看到Spark Session已经关闭。...3.总结 ---- 1.由于Hive使用Spark引擎,所以不同的用户登录Hue执行Hive查询都会创建一个Spark Session会话,如果不关闭会话就会产生大量的未关闭Spark作业占用集资源。...2.同一个用户重复登录Hue不会重复的创建Spark Session 3.上述提供两种方式来关闭会话,一种需要用户手动的操作关闭会话,另一种方式通过HiveServer2服务的会话超时时间来自动结束Spark

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    Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台

    Spark Streaming 每天来自客户端和服务器的大量异常信息,会源源不断的上报到异常平台的Kafka中,因此我们面临的是一个大规模流式数据处理问题。...高可用 Spark Streaming + Kafka的组合,提供了“Exactly Once”保证:异常数据经过流式处理后,保证结果数据中(注:并不能保证处理过程中),每条异常最多出现一次,且最少出现一次...在实际生产中会出现很多情况,对Exactly Once的保证提出挑战: 异常重启 Spark提供了Checkpoint功能,可以让程序再次启动时,从上一次异常退出的位置,重新开始计算。...如图2所示,包住异常,并不意味可以忽略它,必须把异常收集到Spark Driver端,接入监控(报警)系统,人工判断问题的严重性,确定修复的优先级。...因为ES的写入速度大概是每秒1万行,只靠增加Spark Streaming的计算能力,很难突破这个瓶颈。 异常数据源的特点是数据量的波峰波谷相差巨大。

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    0510-Spark应用访问Hive报错异常分析

    问题现象 在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user(该表为Parquet格式)时发现作业报错,异常如下: Exception in thread "main" org.spark-project.guava.util.concurrent.UncheckedExecutionException...经过检查集群中Spark和Hive的配置文件,未发现有cdh01.fayson.com的配置信息,排除配置文件导致的问题。 2.检查Spark作业的运行环境,也未发现相应的配置信息 ?...在Spark作业的运行环境中也未找到cdh01.fayson.com相关的配置信息,继续分析。 3.在作业日志中可以看到,Spark访问HiveMetastore服务是成功的 ?...所以在将spark数据写入一个不存在的hive表时会在建表语句中增加spark的一些属性配置。...2.特别要注意集群在未启用HA时使用Spark生成的Hive表,在集群启用HA后可能会到Spark无法访问该表,需要修改SERDEPROPERTIES中path属性。

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    数据库PostrageSQL-关闭服务器

    关闭服务器 有几种关闭数据库服务器的方法。通过给postgres进程发送不同的信号,你就可以控制关闭类型。 SIGTERM 这是智能关闭模式。...在接收SIGTERM后, 服务器将不允许新连接,但是会让现有的会话正常结束它们的工作。仅当所有的会话终止后它才关闭。 如果服务器处在线备份模式,它将等待直到在线备份模式不再被激活。...如果服务器在恢复时请求智能关闭,恢复和流复制只有在所有正常会话都终止后才停止。 SIGINT 这是快速关闭模式。...服务器不再允许新的连接,并向所有现有服务器进程发送SIGTERM,让它们中断当前事务并立刻退出。然后服务器等待所有服务器进程退出并最终关闭。...例如,要做一次快速关闭: $ kill -INT `head -1 /usr/local/pgsql/data/postmaster.pid` 最好不要使用SIGKILL关闭服务器

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    MySQL 启动及关闭 MySQL 服务器管理

    启动及关闭 MySQL 服务器 Windows 系统下 在 Windows 系统下,打开命令窗口(cmd),进入 MySQL 安装目录的 bin 目录。...启动: cd c:/mysql/bin mysqld --console 关闭: cd c:/mysql/bin mysqladmin -uroot shutdown Linux 系统下 首先,我们需要通过以下命令来检查...MySQL服务器是否启动: ps -ef | grep mysqld 如果MySql已经启动,以上命令将输出mysql进程列表, 如果mysql未启动,你可以使用以下命令来启动mysql服务器: root.../mysqld_safe & 如果你想关闭目前运行的 MySQL 服务器, 你可以执行以下命令: root@host# cd /usr/bin ....如果你不使用该命令,你就无法使用新创建的用户来连接mysql服务器,除非你重启mysql服务器

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    Spark 异常处理之 A master URL must be set in your configuration

    yarn.ApplicationMaster: Final app status: FAILED, exitCode: 15, (reason: User class threw exception: org.apache.spark.SparkException...Caused by: org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration 异常的场景 : SparkApp...其实出现这个异常的地方有很多,比如读取配置问题异常,比如sparkconf 初始化异常等等,这些都是显而易见的,但是,本文的异常并不是那么显而易见,而是需要了解一些分布式以及spark内部的运行机制,下面来一起看一下...异常原因: 一个spark 应用对应了一个main函数,放在一个driver里,driver里有一个对应的实例(spark context).driver 负责向各个节点分发资源以及数据。...yarn-cluster 分布式系统进行调度的时候,driver会将job分发到不同的work中执行,那么每一个分发job都是一个task,task是在work的executor中去执行,之所以会报这个异常

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    关于spark streaming重新编译之后部署异常

    使用spark streaming开发的人员都知道,它的容错机制是通过checkpoint来实现的,但是checkpoint有一个问题,就是当线上在运行一个spark streaming那么这时候你在编译一下...(平时也难免不了对代码进行修改编译),再次发布的时候就会报checkpoint反序列化异常的errors。...在这里我以前的做法是将kafka offset值保存到了zookeeper中,但是这样问题是更严峻的,RDD如果异常的话那么DAG的血缘就断了,等于spark的容错就没有充分利用上 在这里,官方上面有一端描述了该问题的处理方式...,我将其翻译如下: 如果正在运行的spark streaming 需要升级到新的程序,那么这里有两种机制实现 1、升级spark streaming 启动并于现有程序并行执行,这样一旦新的(接收到与旧的数据相同的数据...修改的类可能会导致错误,在这种情况下,可以让升级的应用程序使用不同的checkpoint目录或者删除以前的检查点目录 总结两点: 1.在编译之后,线上的先不要停,将新的部署之后,在停掉旧的 2.手动的优雅关闭旧的

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