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hadoop怎么實(shí)現(xiàn)分布計(jì)算？
hadoop已經(jīng)實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，他本身就有hdfs分布式文件系統(tǒng)，通過master、slave實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，計(jì)算框架目前包括離線框架MapReduce、實(shí)時(shí)計(jì)算框架storm、離線實(shí)時(shí)框架spark，分布式存儲(chǔ)框架hdfs、分布式消息隊(duì)列kafka，分布式日志采集工具flume，分布式數(shù)據(jù)hbase等等。
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job被kill了,怎么還能查看executor？
即使job被kill了，仍然可以查看executor的信息。在Apache Spark中，可以通過Spark UI來查看executor的狀態(tài)和詳細(xì)信息。通過Spark UI，可以查看每個(gè)executor的運(yùn)行情況、資源使用情況、任務(wù)執(zhí)行情況等信息。
另外，可以通過Spark日志來查看executor的運(yùn)行日志和錯(cuò)誤日志，從而了解executor執(zhí)行過程中的詳細(xì)情況。
因此，即使job被kill了，仍然可以通過Spark UI和日志來查看executor的相關(guān)信息，以便于進(jìn)行故障排查和性能分析。
大數(shù)據(jù)排查是怎么查的？
大數(shù)據(jù)作業(yè)異常的排查，往往是個(gè)比較棘手的問題。這一方便是因?yàn)榉植际阶鳂I(yè)的執(zhí)行往往需要跨多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信比較復(fù)雜，另一方面也是因?yàn)樯婕暗讓涌蚣芏啵╯park, hive, flink, hdfs, hbase, kafka, yarn，zookeeper 等等），排查人員對(duì)這些組件各自的運(yùn)行機(jī)制以及組件之間如何交互配合完成最終作業(yè)的機(jī)制不甚明了，再加上整個(gè)作業(yè)的執(zhí)行涉及到各種日志且這些日志散落于集群多個(gè)節(jié)點(diǎn)多個(gè)目錄，如何根據(jù)時(shí)間線跟蹤排查各處日志，還原作業(yè)執(zhí)行發(fā)生異常時(shí)底層究竟發(fā)生了什么原因是什么，相比傳統(tǒng)的作業(yè)異常的排查確實(shí)更加困難些。
但正所謂會(huì)者不難難者不會(huì)，只要大家日積月累勤修內(nèi)功掌握各個(gè)組件的底層原理和運(yùn)行機(jī)制，再加上勤學(xué)苦練多多實(shí)操查看異常時(shí)的各處日志并定期歸納整理，相信大家排查相關(guān)問題會(huì)越來越得心順手，成為一名合格的“排坑”專家！在此分享一次真實(shí)項(xiàng)目中hive sql作業(yè)的異常排查經(jīng)驗(yàn)，供大家學(xué)習(xí)參考。
只需要打開微信，搜索：松果查。點(diǎn)擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行征信數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)源自全國2000多家網(wǎng)貸平臺(tái)和銀聯(lián)中心，用戶可以查詢到自身的大數(shù)據(jù)與信用情況，可以獲取各類指標(biāo)，查詢到自己的個(gè)人信用情況，網(wǎng)黑指數(shù)分，黑名單情況，網(wǎng)貸申請(qǐng)記錄，申請(qǐng)平臺(tái)類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網(wǎng)貸授信預(yù)估額度等重要數(shù)據(jù)信息等。
1、打開微信，關(guān)注“蘑菇信用”，點(diǎn)擊左下角“報(bào)告查詢”，在“報(bào)告查詢”里面有“報(bào)告查詢”和“新版報(bào)告”，無論哪個(gè)都可以查詢。
2、查詢大數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)分為簡(jiǎn)版和詳版兩種。就和人行的征信報(bào)告一樣。去查的時(shí)候應(yīng)記住，一定要查詳版的，不要查簡(jiǎn)版的，因?yàn)楹?jiǎn)版的作用并不是很大，所以一定要查詳版的。
到此，以上就是小編對(duì)于spark 中怎么讀取本地日志文件的內(nèi)容的問題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
本文名稱：Spark中怎么讀取本地日志文件
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