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 (…

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar…

java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig spark任务提交出错. 原因: spark-2.0后jersey升级到了ver2.x版本,但实际使用时还需要1.x.导致报错. 解决办法:利用maven或sbt进行打包,包含jersey依赖.得到jersey-bundle-1.17.1.jar 将jersey-bundle-1.17.1.jar加入$SPARK_HOME/jars目录,重启…

1. spark conf 目录下需要配置进去hadoop home 2.需要spark 提交的配置文件 加上‘-- master yarn-cluster/yarn-client’设置提交的模式…

一:目标 1.目标 在yarn的8080页面可以跳转到spark的日志18080页面. 因为在运行spark之后,看对应的job的日志,这样直接连接,更合理直接. 2.总结 在后面可以看到,其实不需要启动mr-history的. 因为这个是手机mapreduce的日志的,同时,只要8088的页面,在这个页面点history朝着18080跳转即可. 二:操作步骤 1.先开启服务 yarn,hdfs,spark 2.运行程序 3.在yarn上无法观察history 4.因为没有开启服务 1. MR的…

1.为什么要让运行时Jar可以从yarn端访问spark2以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在 每一次我们运行的时候,如果没有指定 spark.yarn.archive or spark.yarn.jars Spark将在安装路径下的Jar目录,将其所有的Jar包打包然后将其上传到分布式缓存(官网上的原话是:To make Spark runtime jars accessible from YARN side, yo…

先抛出问题:Spark on Yarn有cluster和client两种模式,它们有什么区别? 用Jupyter写Spark时,只能使用client模式,为什么? 写一篇文章,搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理,同时回答上面的问题. 首先,把Spark和Yarn当做两个独立概念来看.单看Spark,不去管它底层依赖的存储结构,本质上讲,它就是个分布式计算的程序.程序的入口是一个叫做 SparkContext 的对象,也可以抽象地称为Driver,启动了 SparkContext 后,…

spark 2.1.1 系统中希望监控spark on yarn任务的执行进度,但是监控过程发现提交任务之后执行进度总是10%,直到执行成功或者失败,进度会突然变为100%,很神奇, 下面看spark on yarn任务提交过程: spark on yarn提交任务时会把mainClass修改为Client childMainClass = "org.apache.spark.deploy.yarn.Client" spark-submit过程详见:https://www.cnblog…

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配…

Running Spark on YARN 对 YARN (Hadoop NextGen) 的支持是从Spark-0.6.0开始的,后续的版本也一直持续在改进. Launching Spark on YARN 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的(客户端)配置文件的目录.这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager.此目录中包含的配置将分发到YARN群集,以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置.如果配置引用了不受…