Spark on Yarn with HA

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Spark 可以放到yarn上面去跑,这个毫无疑问.当Yarn做了HA的时候,网上会告诉你基本Spark测不需做太多的关注修改,实际不然. 除了像spark.yarn开头的相关配置外,其中一个很重要的坑是spark-yarn依赖包的Hadoop版本问题.Spark1.6.x的spark-yarn默认的Hadoop是2.2.0,而现在大部分的Hadoop2应该都升到了2.6或2.7,在没做HA的时候,这部分yarn api是兼容的,然而yarn做了HA后,依赖旧版本的yarn api不会去自己找…

spark on yarn 运行问题记录

问题一: 18/03/15 07:59:23 INFO yarn.Client: client token: N/A diagnostics: Application application_1521099425266_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1521099425266_0002_000002 exited with exitCode: 1 For more detailed output, check app…

Spark（十二） -- Spark On Yarn & Spark as a Service & Spark On Tachyon

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置部署完…

Spark on Yarn ｜ Spark，从入门到精通

?/ 为什么需要 Yarn? /? Yarn?的全称是?Yet Anther Resource Negotiator(另一种资源协商者).它作为 Hadoop?的一个组件,官方对它的定义是一个工作调度和集群资源管理的框架. Yarn?最早出现于?Hadoop 0.23?分支中,0.23?分支是一个实验性分支,之后经过了几次迭代,最后发布于?2014?年?6?月的?0.23.11?版本(该分支的最后一个版本).在?0.23.0?发布后不久的?2011?年?12?月,Hadoop?的 0.20?分支…

Spark on YARN的部署

Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t…

配置Spark on YARN集群内存

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp…

Spark on Yarn 学习(一)

最近看到明风的关于数据挖掘平台下实用Spark和Yarn来做推荐的PPT,感觉很赞,现在基于大数据和快速计算方面技术的发展很快,随着Apache基金会上发布的一个个项目,感觉真的新技术将会不断出现在大家的面前. 作为技术发烧友,作为一个看客,来围观下,不过从PPT中列出来的技术来看,未来的发展趋势还是说是有的,而且还是很有发展前景的. 现在Spark和Yarn也就发布2年多的时间,随着社区力量的跟上,不断的将之前的项目都放到一个更好的资源架构的整合上来实现.特别是放到内存上来实现,在速度和效率上…