from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('test', bootstrap_servers=['172.21.10.136:9092'])
for message in consumer: print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition, message.offset, message.key,
那篇文章?什么场景?解决什么问题?
1、可能有任务之间的依赖 2、spark的内存最好自己代码释放 3、找到运行缓慢的代码
不慢啊 根据数据划分不同的partition并行啊
Spark是一种内存计算引擎 这句话的意思是我不管数据从哪里来 我只管计算 那问题来了 数据从哪里来到哪里去呢?
没啥关系吧 你的初始化不就是一次吗 难道天天要初始化吗 只要你的消费速度足够快就可以了
设置一个seed就可以了
把reduce的数目设置为1
reduce默认大小是1g但是可以根据集群资源调节 超过1g了磁盘排序也没有问题
再抽一遍
Hadoop会启动多个map来处理小文件,节点的资源分配问题是属于yarn的资源调度范畴 详细情况推荐你看看yarn相关方面的书籍
用ls命令看下文档下面的文件 发个截图上来
这个错误看起来是机器没有联网,访问不到 parcel repository 中的 manifest文件