spark作业提交参数设置(转)】的更多相关文章

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考…
标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…
(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs…
/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.zdhy.zoc2.sparksql.core.JavaSparkSqlLogRegularApp --files /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-site.xml --driver-class-path /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/lib/mysql-connector-java…
kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxxxx:2181 --topic testkafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic test --broker-list xxxxxx:9092 --time -1 SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/data/lib/* mvn dependency:copy-dependencies DEP_JARS=""…
当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (…
问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 答案:executor个数,cpu per exector(每个executor可使用的CPU个数),memory per exector(每个executor可使用的内存),driver memory 问题二:在什么地方分配资源给spark作业? 答案:很简单,就是在我们提交spark作业的时候的脚本中设定,具体如下(这里以我的项目为例) /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class  com.xing…
1该项目主要实现Android客户端以get的方式或者post的方式向java web服务器提交参数 Android客户端通过get方式或者post方式将参数提交给后台服务器,后台服务器对收到的参数进行规制校验之后,一般把数据都存储在数据库中. 现在 准备向服务器提交下面的两个参数: 1.  key videoTitle :value 2.  key videoTimeLength:value 准备将视频的名称和时间长度提交到后台服务器 java web后台的框架如上图所示 1 客户端向服务器提…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选…