函数apache启动失败
apache启动失败 时间:2021-01-11 阅读:()
ApacheSpark2.
4正式发布,重要功能详细介绍美国时间2018年11月08日正式发布了.
一如既往,为了继续实现Spark更快,更轻松,更智能的目标,Spark2.
4带来了许多新功能,如下:添加一种支持屏障模式(barriermode)的调度器,以便与基于MPI的程序更好地集成,例如,分布式深度学习框架;引入了许多内置的高阶函数,以便更容易处理复杂的数据类型(比如数组和map);开始支持Scala2.
12;允许我们对notebooks中的DataFrame进行热切求值(eagerevaluation),以便于调试和排除故障;引入新的内置Avro数据源.
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop除了这些新功能外,该版本还重点关注可用性,稳定性和优化,解决了超过1000个tickets.
Spark贡献者的其他显着特征包括:消除2GB块大小的限制[SPARK-24296,SPARK-24307]提升PandasUDF[SPARK-22274,SPARK-22239,SPARK-24624]图片模式数据源(Imageschemadatasource)[SPARK-22666]SparkSQL加强[SPARK-23803,SPARK-4502,SPARK-24035,SPARK-24596,SPARK-19355]内置文件源改进[SPARK-23456,SPARK-24576,SPARK-25419,SPARK-23972,SPARK-19018,SPARK-24244]1/5Kubernetes整合加强[SPARK-23984,SPARK-23146]在这篇文章中,我们简要总结了一些更高级别的功能和改进.
有关Spark所有组件和JIRA已解决的主要功能的完整列表,请阅读ApacheSpark2.
4.
0releasenotes.
BarrierExecutionModeBarrierExecutionMode是ProjectHydrogen的一部分,这是ApacheSpark的一项计划,旨在将最先进的大数据和AI技术结合在一起.
它可以将来自AI框架的分布式训练作业正确地嵌入到Spark作业中.
我们通常会像All-Reduce这样来探讨复杂通信模式(complexcommunicationpatterns),因此所有的任务都需要同时运行.
这不符合Spark当前使用的MapReduce模式.
使用这种新的执行模式,Spark同时启动所有训练任务(例如,MPI任务),并在任务失败时重新启动所有任务.
Spark还为屏障(barriertasks)任务引入了一种新的容错机制.
当任何障碍任务在中间失败时,Spark将中止所有任务并重新启动当前stage.
内置高阶函数在Spark2.
4之前,为了直接操作复杂类型(例如数组类型),有两种典型的解决方案:将嵌套结构展开为多行,并应用某些函数,然后再次创建结构;编写用户自定义函数(UDF).
新的内置函数可以直接操作复杂类型,高阶函数可以使用匿名lambda函数直接操作复杂值,类似于UDF,但具有更好的性能.
比如以下两个高阶函数:SELECTarray_distinct(array(1,2,3,null,3));["1","2","3",null]SELECTarray_intersect(array(1,2,3),array(1,3,5));["1","3"]关于内置函数和高阶函数的进一步说明可以参见《ApacheSpark2.
4中解决复杂数据类型的内置函数和高阶函数介绍》和《ApacheSpark2.
4新增内置函数和高阶函数使用介绍》内置Avro数据源ApacheAvro是一种流行的数据序列化格式.
它广泛用于ApacheSpark和ApacheHadoop生态系统,尤其适用于基于Kafka的数据管道.
从ApacheSpark2.
4版本开始,Spark为读取和写入Avro数据提供内置支持.
新的内置spark-avro模块最初来自Databricks2/5的开源项目AvroDataSourceforApacheSpark.
除此之外,它还提供以下功能:新函数from_avro()和to_avro()用于在DataFrame中读取和写入Avro数据,而不仅仅是文件.
支持Avro逻辑类型(logicaltypes),包括Decimal,Timestamp和Date类型.
SparkSQL和Avro的数据类型之间的转换可以参见下面:SparkSQLtypeAvrotypeAvrologicaltypeByteTypeintShortTypeintBinaryTypebytesDateTypeintdateTimestampTypelongtimestamp-microsDecimalTypefixeddecimal2倍读取吞吐量提高和10%写入吞吐量提升.
支持Scala2.
12从Spark2.
4开始,Spark支持Scala2.
12,并分别与Scala2.
11和2.
12进行交叉构建,这两个版本都可以在Maven存储库和下载页面中使用.
现在,用户可以使用Scala2.
12来编写Spark应用程序.
Scala2.
12为Java8带来了更好的互操作性,Java8提供了改进的lambda函数序列化.
它还包括用户期望的新功能和错误修复.
PandasUDF提升PandasUDF是从Spark2.
3开始引入的.
在此版本中,社区收集了用户的反馈,并不断改进PandasUDF.
除了错误修复之外,Spark2.
4中还有2个新功能:SPARK-22239使用PandasUDF来用户自定义窗口函数.
SPARK-22274使用PandasUDF来用户自定义聚合函数.
我们相信这些新功能将进一步改善PandasUDF的使用,我们将在下一版本中不断改进PandasUDF.
ImageDataSource3/5社区从图像/视频/音频处理行业看到了更多案例.
为这些提供Spark内置数据源简化了用户将数据导入ML训练的工作.
在Spark2.
3版本中,图像数据源是通过ImageSchema.
readImages实现的.
Spark2.
4发行版中的SPARK-22666引入了一个新的Spark数据源,它可以作为DataFrame从目录中递归加载图像文件.
现在加载图像非常简单:df=spark.
read.
format("image").
load(".
.
.
")Kubernetes整合增强Spark2.
4包含许多Kubernetes集成的增强功能.
主要包括这三点:首先,此版本支持在Kubernetes上运行容器化PySpark和SparkR应用程序.
Spark为Dockerfiles提供了Python和R绑定,供用户构建基本映像或自定义它以构建自定义映像.
其次,提供了客户端模式.
用户可以在Kubernetes集群中运行的pod里面运行交互式工具(例如,shell或notebooks).
最后,支持挂载以下类型的Kubernetesvolumes:emptyDir,hostPath和persistentVolumeClaim.
灵活的StreamingSink许多外部存储系统已经有批量连接器(batchconnectors),但并非所有外部存储系统都有流式接收器(streamingsinks).
在此版本中,即使存储系统不支持将流式传输作为接收器(streamingasasink).
streamingDF.
writeStream.
foreachBatch(.
.
.
)允许我们在每个微批次(microbatch)的输出中使用batchdatawriters.
例如,过往记忆告诉你可以使用foreachBatch中现有的ApacheCassandra连接器直接将流式查询的输出写入到Cassandra.
具体如下:/***User:过往记忆*Date:2018-11-10*Time:10:24*bolg:https://www.
iteblog.
com*本文地址:https://www.
iteblog.
com/archives/2448*过往记忆博客,专注于Hadoop、Spark、HBase等大数据技术.
*过往记忆博客微信公共帐号:iteblog_hadoop*/streamingDF.
writeStream.
foreachBatch{(iteblogBatchDF:DataFrame,batchId:Long)=>4/5iteblogBatchDF.
write//UseCassandrabatchdatasourcetowritestreamingout.
cassandraFormat(tableName,keyspace).
option("cluster","iteblog_hadoop").
mode("append").
save()}同样,你也可以使用它将每个微批输出(micro-batchoutput)应用于streamingDataFrames中,许多DataFrame/Dataset操作在streamingDataFrames是不支持的,具体使用如下:streamingDF.
writeStream.
foreachBatch{(iteblogBatchDF:DataFrame,batchId:Long)=>iteblogBatchDF.
cache()iteblogBatchDF.
write.
format(.
.
.
).
save(location1iteblogBatchDF.
write.
format(.
.
.
).
save(location2iteblogBatchDF.
uncache()}本博客文章除特别声明,全部都是原创!
转载本文请加上:转载自过往记忆(https://www.
iteblog.
com/)本文链接:【】()PoweredbyTCPDF(www.
tcpdf.
org)5/5
4正式发布,重要功能详细介绍美国时间2018年11月08日正式发布了.
一如既往,为了继续实现Spark更快,更轻松,更智能的目标,Spark2.
4带来了许多新功能,如下:添加一种支持屏障模式(barriermode)的调度器,以便与基于MPI的程序更好地集成,例如,分布式深度学习框架;引入了许多内置的高阶函数,以便更容易处理复杂的数据类型(比如数组和map);开始支持Scala2.
12;允许我们对notebooks中的DataFrame进行热切求值(eagerevaluation),以便于调试和排除故障;引入新的内置Avro数据源.
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop除了这些新功能外,该版本还重点关注可用性,稳定性和优化,解决了超过1000个tickets.
Spark贡献者的其他显着特征包括:消除2GB块大小的限制[SPARK-24296,SPARK-24307]提升PandasUDF[SPARK-22274,SPARK-22239,SPARK-24624]图片模式数据源(Imageschemadatasource)[SPARK-22666]SparkSQL加强[SPARK-23803,SPARK-4502,SPARK-24035,SPARK-24596,SPARK-19355]内置文件源改进[SPARK-23456,SPARK-24576,SPARK-25419,SPARK-23972,SPARK-19018,SPARK-24244]1/5Kubernetes整合加强[SPARK-23984,SPARK-23146]在这篇文章中,我们简要总结了一些更高级别的功能和改进.
有关Spark所有组件和JIRA已解决的主要功能的完整列表,请阅读ApacheSpark2.
4.
0releasenotes.
BarrierExecutionModeBarrierExecutionMode是ProjectHydrogen的一部分,这是ApacheSpark的一项计划,旨在将最先进的大数据和AI技术结合在一起.
它可以将来自AI框架的分布式训练作业正确地嵌入到Spark作业中.
我们通常会像All-Reduce这样来探讨复杂通信模式(complexcommunicationpatterns),因此所有的任务都需要同时运行.
这不符合Spark当前使用的MapReduce模式.
使用这种新的执行模式,Spark同时启动所有训练任务(例如,MPI任务),并在任务失败时重新启动所有任务.
Spark还为屏障(barriertasks)任务引入了一种新的容错机制.
当任何障碍任务在中间失败时,Spark将中止所有任务并重新启动当前stage.
内置高阶函数在Spark2.
4之前,为了直接操作复杂类型(例如数组类型),有两种典型的解决方案:将嵌套结构展开为多行,并应用某些函数,然后再次创建结构;编写用户自定义函数(UDF).
新的内置函数可以直接操作复杂类型,高阶函数可以使用匿名lambda函数直接操作复杂值,类似于UDF,但具有更好的性能.
比如以下两个高阶函数:SELECTarray_distinct(array(1,2,3,null,3));["1","2","3",null]SELECTarray_intersect(array(1,2,3),array(1,3,5));["1","3"]关于内置函数和高阶函数的进一步说明可以参见《ApacheSpark2.
4中解决复杂数据类型的内置函数和高阶函数介绍》和《ApacheSpark2.
4新增内置函数和高阶函数使用介绍》内置Avro数据源ApacheAvro是一种流行的数据序列化格式.
它广泛用于ApacheSpark和ApacheHadoop生态系统,尤其适用于基于Kafka的数据管道.
从ApacheSpark2.
4版本开始,Spark为读取和写入Avro数据提供内置支持.
新的内置spark-avro模块最初来自Databricks2/5的开源项目AvroDataSourceforApacheSpark.
除此之外,它还提供以下功能:新函数from_avro()和to_avro()用于在DataFrame中读取和写入Avro数据,而不仅仅是文件.
支持Avro逻辑类型(logicaltypes),包括Decimal,Timestamp和Date类型.
SparkSQL和Avro的数据类型之间的转换可以参见下面:SparkSQLtypeAvrotypeAvrologicaltypeByteTypeintShortTypeintBinaryTypebytesDateTypeintdateTimestampTypelongtimestamp-microsDecimalTypefixeddecimal2倍读取吞吐量提高和10%写入吞吐量提升.
支持Scala2.
12从Spark2.
4开始,Spark支持Scala2.
12,并分别与Scala2.
11和2.
12进行交叉构建,这两个版本都可以在Maven存储库和下载页面中使用.
现在,用户可以使用Scala2.
12来编写Spark应用程序.
Scala2.
12为Java8带来了更好的互操作性,Java8提供了改进的lambda函数序列化.
它还包括用户期望的新功能和错误修复.
PandasUDF提升PandasUDF是从Spark2.
3开始引入的.
在此版本中,社区收集了用户的反馈,并不断改进PandasUDF.
除了错误修复之外,Spark2.
4中还有2个新功能:SPARK-22239使用PandasUDF来用户自定义窗口函数.
SPARK-22274使用PandasUDF来用户自定义聚合函数.
我们相信这些新功能将进一步改善PandasUDF的使用,我们将在下一版本中不断改进PandasUDF.
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为这些提供Spark内置数据源简化了用户将数据导入ML训练的工作.
在Spark2.
3版本中,图像数据源是通过ImageSchema.
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Spark2.
4发行版中的SPARK-22666引入了一个新的Spark数据源,它可以作为DataFrame从目录中递归加载图像文件.
现在加载图像非常简单:df=spark.
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.
.
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4包含许多Kubernetes集成的增强功能.
主要包括这三点:首先,此版本支持在Kubernetes上运行容器化PySpark和SparkR应用程序.
Spark为Dockerfiles提供了Python和R绑定,供用户构建基本映像或自定义它以构建自定义映像.
其次,提供了客户端模式.
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最后,支持挂载以下类型的Kubernetesvolumes:emptyDir,hostPath和persistentVolumeClaim.
灵活的StreamingSink许多外部存储系统已经有批量连接器(batchconnectors),但并非所有外部存储系统都有流式接收器(streamingsinks).
在此版本中,即使存储系统不支持将流式传输作为接收器(streamingasasink).
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例如,过往记忆告诉你可以使用foreachBatch中现有的ApacheCassandra连接器直接将流式查询的输出写入到Cassandra.
具体如下:/***User:过往记忆*Date:2018-11-10*Time:10:24*bolg:https://www.
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uncache()}本博客文章除特别声明,全部都是原创!
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