因此就对TCP的各种关闭情况做了进一步的测试研究。 一. TCP 异常关闭的研究测试 1....结论:这种情况下服务器程序没有检测到任何异常,并最后等待“超时”才断开TCP连接。...TCP异常关闭的进一步研究测试1....TCP异常进一步测试研究2.1 测试方法客户端和服务器端程序建立TCP连接,服务器程序在TCP缓冲区中有消息或没有消息的情况下关闭Socket,客户端在对端Socket已经关闭的情况下继续Send和Recv...Socket,这会导致对端收到RST的异常关闭消息;当对端在本端已经关闭Socket的情况下再次发送消息时,也会导致对端收到异常关闭消息;还有为了避免TIME_WAIT而设置了SO_LINGER选项的话
前面文章介绍了不少有关Spark Streaming的offset的管理以及如何优雅的关闭Spark Streaming的流程序。...到目前为止还有几个问题: (1)有关spark streaming集成kafka时,如果kafka新增分区, 那么spark streaming程序能不能动态识别到而不用重启?...(3)spark streaming优雅关闭的策略还有那些? 首先第一个问题,如果kafka要新增分区,对于正在运行的实时流程序能否动态识别到?...最后一个问题,前面的文章谈到过我们可以有两种方式来更加优雅的停止流程序,分别是通过http暴露服务,和通过HDFS做消息中转来定时扫描mark文件是否存在来触发关闭服务。
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
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。
spark.akka.timeout spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs spark.shuffle.io.connectionTimeout...spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookupTimeout Spark 2.0.0 SPARK-SQL returns NPE Error Error...order by dt.d_year ,sum_agg desc ,brand_id limit 100] 莫名其妙的出现空指针异常...查了一下,发现是spark 2.0.0对kryo序列化的依赖有bug,到SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 默认为 : # spark.serializer...org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 改成: spark.serializer org.apache.spark.serializer.JavaSerializer
最近测试环境基于shc[https://github.com/hortonworks-spark/shc]的hbase-connector总是异常连接不到zookeeper,看下报错日志: 18/06/...查找shc的issue发现已经有人提出这种问题了: https://github.com/hortonworks-spark/shc/issues/227 大意是说,默认会连接localhost:2181
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。
今天小编将为大家分享Win11关闭445端口的方法,一起来看看吧!...138,139,445,中间用逗号隔开,注意这里的逗号是英文的逗号,然后点击下一页; 7、点击阻止连接,然后点击下一页; 8、默认全部勾选,然后点击下一页; 9、名称可以随意设置,比如:关闭...10、双击关闭135,137,138,139,445端口,可以查看端口设置; 11、关闭135,137,138,139,445端口 属性,点击最底下的阻止连接; 12、切换到协议和端口选项卡
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。
上下文管理器的操作,我们实现了,但是文件关闭没实现。...在__exit__方法里面实现对文件进行关闭。...3.提取异常类型、异常值、异常追踪溯源信息 exc_type:异常类型。 exc_val:异常值。 exc_tb:异常追踪溯源。...、异常追踪溯源信息给提取出来。...2)上下文退出时没有异常 如果该上下文退出时没有异常,三个参数都将为None。 运行结果 除标明“图片来自网络”的图片,其它文章中的图片皆为本人所画,计算机知识都一样,如有雷同,纯属巧合。
启动及关闭 MySQL 服务器 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@host# cd /usr/bin ..../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。
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。
各端口作用 25:smtp是服务器用来接收和发送邮件的,客户端来发送邮件的。(这个端口是不能更改的) 110:是pop客户端用来接收邮件的 143:imap客户端用来接收邮件的。...测试MX解析和A解析 测试25端口 只有对方域名的解析记录都正常,才可以成功发送邮件到达对方 解析MX和A记录后还需要连接“收件人邮件服务器”的25端口,这里也将介绍怎么测试对方服务器的25端口通不通。...(只有对方服务器的25端口正常,才可以成功发送邮件到达对方)。
问题分析解决 昨天突然服务器重启了,最后导致的就是Zabbix的数据库MYSQL库表坏了,然后MYSQL就启动不了了。...启动不了咋整,看log呗,报什么异常情况,查看error如下: 2017-09-21 14:41:18 4255 [Note] InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled...看起来基本没有问题了,那咱就先把Zabbix Server启动起来看看吧,然后用tail命令MYSQL的error日志中还会有什么异常情况。
首先将node工程的代码和node_modules目录上传到服务器的某一个目录下 1、用forever 进行管理 前提:linux下已经安装了node npm install -g forever...app.js 2、用自带的服务nohub nohup node index.js > myLog.log 2>&1 & //启动node服务 pkill node //关闭
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。
本文章提供windows2008,windows2012以及windows2016操作系统如何关闭防火墙的截图步骤; 2012和2016系统请鼠标下拉查看; windows2008关闭防火墙具体步骤截图如下...; image.png image.png image.png image.png windows2012关闭防火墙具体步骤截图如下; image.png image.png image.png image.png...image.png windows2016关闭防火墙相关步骤截图如下; image.png image.png image.png image.png image.png
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
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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