Flume Push数据到spark streaming或者接收Spark streaming的poll数据时实际运行程序总结

1：如果windows的eclipse，集群运行模式，只能maven打jar包的方式，放到集群上通过脚本运行，如果jar包没打进去或者不是maven的方式打出的jar包，可以把jar包放到集群spark的lib目录下，在脚本中通过--jars   /usr/local/spark/spark_1.6.0/lib/xxx.jar的方式指定一个jar包，可是可能还是会有问题，需要攻破（多个jar包要注意：Class-Path:后需要一个空格，多个jar包间需要一个空格，且一行字符不能太多，换行时需要在jar包前面加一个空格。）

2：如果是windows下的IDEA，scala编写代码，可以导出jar包的方式，来跑程序，方便很多。

3：如果windows的eclipse，本地运行模式，代码中host，不能写master的host，只能写“localhost”,要借助本地tcp测试工具，Tcpudp_1.1.rar，启动这个程序，监控9999端口，在下面的发送区里面随时准备发送数据，启动java本地程序的后，在发送区点击发送按钮即可。但是，这时和集群和Flume都没关系，数据是从发送区里面发送的，不用Flume监控，所以代码里面不能有FlumeUtils之类用到Flueme的代码。

4：安装Linux版本的eclipse，直接在master上跑eclipse中的程序，如果端口没打开，用

nc -lk 9999

打开9999端口即可，不用jar包，直接启动集群，在Flume的bin目录下，启动Flume，运行eclipse中的代码，往监控的Flume目录中放入数据即可。如果又问题，把host换成数据节点worker试下，同时在Flume的配置文件中也要修改对应配置内容。

以上是基于对87,88讲实战跑通程序的总结

5:

2个G的内存如何处理500G的数据？

内存的大小和能处理的数据大小没有必然的联系。可以设置多个partition，每个partition的数据在现有的内存中能够处理就可以了。只是速度比较慢而已.

注意的是：需要修改每个executor默认的收集大小(默认1G)，然后设置partition数目，使得每个机器上同时处理的partition内容不会产生OOM,然后再根据业务需求进行具体的优化，

例如需要shuffle的话需要在每个Task的运算结果进行持久化到磁盘，或者对结果进行转化，压缩等操作，防止shuffle过程中数据太多导致OOM

Executor不会将全部内存用于缓存，理论上只有66%用于RDD缓存。
当可用于缓存的内存容量小于需要缓存的RDD时，将会使用磁盘缓存，即部分内存缓存、部分磁盘缓存。当数据处理需要用到缓存在磁盘上的数据时，需要重新装载到内存，这样就会降低计算效率。