一、问题背景大数据平台采用yarnclient模式提交spark任务，并且多个离线Spark作业共用一个Driver，好处便在于——节省提交任务的时间。但同时也加大了运维工作的难度，因为任务日志打印到同一个文件中。为了区分开各个业务流程的日志，平台引入了log4j2RoutingAppender，配置如下所示：最近数据开发部门在使用大数据平台的二次开发算子时，反馈说平台提供的Logger对象打印不出日志，抱着好奇的心态，研究了一下平台使用的日志框架。其实平台提供的Logger对象打印在executor端打印不出日志很正常，因为上述的log4j2.xml文件并没有分发到executor端，更没有
已解决Wtensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64]Couldnotloaddynamiclibrary‘cudart64_110.dll’;dlerror:cudart64_110.dllnotfoundItensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29]IgnoreabovecudartdlerrorifyoudonothaveaGPUsetuponyourmachine.importtensorflow.contrib.layersaslayersModuleN
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前言Flink版本1.15.1scala版本2.12最近在学习Flink，在IDEA中调试Flinksql代码时报错，报错内容如下：Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.api.TableException:Couldnotinstantiatetheexecutor.Makesureaplannermoduleisontheclasspath atorg.apache.flink.table.api.bridge.internal.AbstractStreamTableEnvironmentImpl.lookupExecutor(Abst
hiveonspark时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置。在使用HiveonSpark时，需要进行以下三个方面的内存和资源设置：Executor的内存设置在使用HiveonSpark时，需要根据数据量和任务复杂度等因素，合理地设置每个Executor的内存大小。通常情况下，每个Executor需要留一部分内存给操作系统和其他进程使用，同时为了避免过度调度，每个Executor的内存大小不应过小。一般而言，每个Executor的内存大小需要在4GB到8GB之间。可以通过设置以下参数来设置每个Executor的内存大小： spark.executor.memoryD
作者|波哥审校|重楼随着互联网应用的不断发展和用户量的不断增加，传统的数据库在应对高并发和大数据量的场景下面临着巨大的挑战。为了解决这一问题，分库分表成为了一个非常流行的方案。分库分表主流的技术包括MyCat和ShardingJDBC。我们来通过一张图来了解这两者有什么区别：从上图可以看到，MyCat是一个单独的中间件，读者朋友们可以把它理解为一个数据库(不过它不是数据库哦，只是对于应用端来说连接使用MyCat和数据库是一样的，对应用程序来说，不需要关心具体是数据库还是MyCat；而ShardingJDBC则是整合到应用端的，它运行在应用端，和代码的耦合性相对MyCat来说要更高）。本文笔者将
问题尝试使用spark写入Hbase报错这是报错行，rowkey的id这个字段是我使用sparkSQL自带的函数临时添加的，打印schema发现是long类型原因javaLong类型好像不能getAs为String，所以报错了解决将这个字段转换为String再次尝试
XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。XXL-JOB分为admin和executor两端，前者为后台管理页面，后者是任务执行的客户端。漏洞影响版本：executor默认没有配置认证，未授权的攻击者可以通过RESTfulAPI接口执行任意命令。此漏洞为Xxljob配置不当情况下反序列化RCEXxlJobXxlJob>=2.2.0会支持RESTFULAPI，直接打公开的POC过去即可。在官方文档的执行器配置文件中说到端口号在默认情况下是9999--------------------------
我完成了工作，阅读了https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html上的文档inspark-folder/conf/spark-env.sh:SPARK_DRIVER_MEMORY，Master内存(例如1000M、2G)(默认:512Mb)SPARK_EXECUTOR_MEMORY，每个Worker的内存(例如1000M、2G)(默认值:1G)SPARK_WORKER_MEMORY，设置worker必须给执行者的总内存量(例如1000m、2g)以上3个参数是什么关系？据我了解，DRIVER_MEMORY是主节点/进程可以请
我完成了工作，阅读了https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html上的文档inspark-folder/conf/spark-env.sh:SPARK_DRIVER_MEMORY，Master内存(例如1000M、2G)(默认:512Mb)SPARK_EXECUTOR_MEMORY，每个Worker的内存(例如1000M、2G)(默认值:1G)SPARK_WORKER_MEMORY，设置worker必须给执行者的总内存量(例如1000m、2g)以上3个参数是什么关系？据我了解，DRIVER_MEMORY是主节点/进程可以请
