spark异常解决

在Windows环境下以Local模式运行Spark程序时，若遇到写入临时文件后执行shell命令报错“null command”，通常是由于缺少Hadoop的winutils.exe文件所致。 为解决此问题，可尝试以下两种方法： 配置系统环境变量 HADOOP_HOME，并将其值设置为Hadoop安装目录，例如：HADOOP_HOME=F:/hadoop-common-2.2.0-bin-master。 在应用程序代码中，通过System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:/hadoop-common-2.2.0-bin-master") 设置Hadoop

丢失360base.dll会影响360软件正常运行，可下载并使用提供的dll文件解决该问题。

这是一个完整的异常检测系统项目，使用了 Django Restframework 构建，并结合了 Spark SQL 和 Spark Mllib 进行数据分析。该项目已通过测试，可以稳定运行。

Hadoop 和 Spark 节点突然不显示？别急，遇到这种情况还挺常见的，尤其是在搞分布式集群的时候。资源连不上、版本不兼容、配置文件少写一行，都是罪魁祸首。这里有一篇文章，手把手教你排查和，写得还蛮清楚的，不是那种看完还是一头雾水的类型。 像spark-defaults.conf和slaves文件，多人第一次配的时候容易漏，要是节点跑不起来，先去那俩地方看看写没写对。还有网络防火墙那块，别忘了检查端口是不是被拦了。 你如果是用的Hadoop 3.2配Spark 3.x，建议也顺手看看这几个相关资源，都是我自己用过觉得还不错的： Spark 3.0.1 for Hadoop 3.2 —

CDH环境中的Spark版本可能不支持Spark SQL。要启用Spark SQL功能，您可以编译Spark源码，获取 spark-assembly 包替换现有版本。

易金旭在福建电脑期刊2013年第2期的论文中探讨了ORACLE SCN增长过快的问题，并提出了解决方案。

基于 Spark 的实时日志系统真的是前端或大数据开发里蛮值得推荐的一套组合，是你要搞 AI 相关的日志，那用它准没错。Flume的日志采集功能还挺靠谱的，不管是服务器还是应用日志，它都能稳定收。数据来了直接推给Kafka，Kafka 在这儿就像个中转站，抗压能力强，数据一多也不怕崩。就是重头戏，Spark-Streaming出场了。它不是直接流数据，而是搞成一小块一小块批，这样做既快又稳。你可以用它实时日志，比如抓异常、算访问量啥的。如果你对数据有点追求，这块你会玩得挺开心的。HBase就负责收尾，专门存后的结果。查询快，还能横向扩展，想查啥直接来。嗯，系统搭起来后从数据采到存储，基本闭环，

在 Flink on YARN 环境中，如果遇到 java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig 异常，通常是由于缺少以下依赖库导致的： flink-hadoop-compatibility_2.12-1.7.1.jar javax.ws.rs-api-2.0.1.jar jersey-common-2.27.jar jersey-core-1.19.4.jar 添加以上依赖到 Flink 的 classpath 中即可解决该问题。

最近我经常遇到Mysql Command Line Client突然关闭的问题，特别烦人。为了解决这个问题，我整理了一套有效的解决方案，方便以后不必再浪费时间去搜索。作为一个纯小白，这些解决方案仅供参考。

在Windows操作系统上运行使用Hadoop组件的程序时，例如将文件写入HDFS，可能会遇到 could not locate executable nullbinwinutils.exe 的异常。使用 hadoop-2.8.3-winUtils 包并设置 HADOOP_HOME 环境变量可以解决此问题。