livy提交spark应用】的更多相关文章

  spark-submit的使用shell时时灵活性较低,livy作为spark提交的一种工具,是使用接口或者java客户端的方式提交,可以集成到web应用中 1.客户端提交的方式 http://livy.incubator.apache.org/docs/latest/programmatic-api.html 核心代码 LivyClient client = new LivyClientBuilder() .setURI(new URI(livyUrl)) .build(); try {…
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…
最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程--Teddy,所以思来想去还是优化下代码,不能让别人看笑话,是不.于是就想改在一下之前最丑陋的一个地方--任务提交 本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前,请确保你有: 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是采用启动本地进程,执行脚本spark-submit xxx的方式做的.其中一个关键的问题就是获得提…
一.环境说明和使用软件的版本说明: hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz java-version:jdk1.8.0_151 集群环境:单机伪分布式环境. 二.适用背景 在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的):第一种是通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这…
提交Spark任务-ClassNotFoundException-错误处理 Overview - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker versi…
问题: 最近现场反馈采用yarn-cluster方式提交spark application后,在提交节点机上依然会存在一个yarn的client进程不关闭,又由于spark application都是spark structured streaming程序(application常年累月的执行),最终导致spark application提交节点服务器资源被占满,当执行其他操作时,会出现以下错误: [dx@my-linux-01 bin]$ yarn logs -applicationId ap…
Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提…
spark-submit提交spark任务的具体参数配置说明 1.spark提交任务常见的两种模式 2.提交任务时的几个重要参数 3.参数说明 3.1 executor_cores*num_executors 3.2 executor_cores 3.3 executor_memory 3.4 driver-memory 1.spark提交任务常见的两种模式 local[k]:本地使用k个worker线程运行saprk程序.这种模式适合小批量数据在本地调试代码用.(若使用本地的文件,需要在前面加…
测试应用说明 测试的Spark应用实现了同步hive表到kafka的功能.具体处理流程: 从 ETCD 获取 SQL 语句和 Kafka 配置信息 使用 SparkSQL 读取 Hive 数据表 把 Hive 数据表的数据写入 Kafka 应用使用etcd来存储程序所需配置,通过拉取etcd的kv配置,来初始化sql语句和kafka配置的参数. 提交方式及相应的问题 使用client模式,提交无依赖的jar包 提交命令 /usr/local/spark-2.3.0-bin-2.8.2/bin/s…
为了方便使用Spark的同学提交任务以及加强任务管理等原因,经调研采用Livy比较靠谱,下图大致罗列一下几种提交平台的差别. 本文会以基于mac的单机环境搭建一套Spark+Livy+Hadoop来展示如何提交任务运行,本文只针对框架能够运行起来,至于各个组件参数怎么配置性能更好,各位兄弟就自行找度娘了. 一.搭建Spark 访问http://spark.apache.org/downloads.html下载安装包,然后按照以下步骤操作即可. 1.下载完成后解压到某个目录下,在该目录执行以下命令…