spark1.4起,在启动master进程时候,同时会有一个restful的服务器,可以接受RESTFUL的请求, 以下是提交应用的示例 curl -X POST http://tssloginsight-spark:6066/v1/submissions/create --header "Content-Type:application/json;charset=UTF-8" --data '{ "action" : "CreateSubmissionR…

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:…

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…

Spark高可用集群搭建 在所有节点上下载或上传spark文件,解压缩安装,建立软连接 配置所有节点spark安装目录下的spark-evn.sh文件 配置slaves 配置spark-default.conf 配置所有节点的环境变量 spark-evn.sh [root@node01 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh [root@node01 conf]# vi spark-env.sh 加入 export JAVA_HOME=/usr/…

(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…

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…

public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); //conf就是作业的配置对象,读取core-site.core-default.hdfs-site/default.mapred-site/default文件里的配置信息 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRe…

在整理FairScheduler实现的task调度逻辑时,注意到EagerTaskInitializationListener类.差不多应该是job提交相关的逻辑代码中最简单清楚的一个了. todo:标红文字表示要加前向链接,待相关文字草稿提交后. 一.概述 继承自JobInProgressListener,实现了jobAdded,jobRemoved,jobUpdated方法.哦,不能说实现,应该说继承,JobInProgressListener居然是个抽象类,看着怎么这样的listener也…

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加…

一.概要描述 本文重点描述在JobTracker一端接收作业.调度作业等几个模块的初始化工作.想过模块的介绍会在其他文章中比较详细的描述.受理作业提交在下一篇文章中会进行描述. 为了表达的尽可能清晰一点只是摘录出影响逻辑流转的主要代码.重点强调直接的协作调用,每个内部完成的逻辑(一直可以更细的说明.有些细节可能自己也理解并不深刻:-()在后续会描述. 主要包括JobTracker.TaskScheduler(此处以FairScheduler为例).JobInProgressListener(以用…

1.      概要描述仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步,即调用Jobclient的submitJob方法,向Hadoop提交作业. 2.      详细描述Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互,最主要是提交作业.获取作业执行信息等. 在JobClient中作业提交的主要过程如下: 1)通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID2)获取j…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta…

第三次作业题目请查看这里:软件工程(GZSD2015)第三次作业 开始进入第三次作业提交进度记录中,童鞋们,虚位以待哈... 2015年4月19号 徐镇.尚清丽,C语言 2015年4月21号 毛涛.徐明艳,C语言 2015年4月22号 涂江凤.邓洪虹,C语言 肖俊 旦增格勒,C语言 张燕.毛茸,C语言 张英.安坤,Java语言 杨明颢.何亚.陈志艳,Java语言 周静 李盼,C语言 李利思 岳庆,C语言 张颖,C#语言 周娟.郑倩,C语言,对上次作业做微调 2015年4月23号 唐洁.陈小丽,C…

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…

第三次作业题目请查看这里:软件工程(GZSD2015)第三次作业 开始进入第三次作业提交进度记录中,童鞋们,虚位以待哈... 2015年4月19号 徐镇.尚清丽,C语言 2015年4月21号 毛涛.徐明艳,C语言 2015年4月22号 涂江凤.邓洪虹,C语言 肖俊 旦增格勒,C语言 张燕.毛茸,C语言 张英.安坤,Java语言 杨明颢.何亚.陈志艳,Java语言 周静 李盼,C语言 李利思 岳庆,C语言 张颖,C#语言 周娟.郑倩,C语言,对上次作业做微调 2015年4月23号 唐洁.陈小丽,C…

Intro 这篇是对一个Spark (Streaming)作业的log进行分析.用来加深对Spark application运行过程,优化空间的各种理解. Here to Start 从我这个初学者写得一个Spark Streaming程序开始... package com.wttttt.spark /** * Created with IntelliJ IDEA. * Description: * Author: wttttt * Github: https://github.com/wttt…

Jsp实现在线作业提交系统 作为 Computer Science 的学生,凌晨四点之前睡都应该感到羞耻. 项目托管地址:https://github.com/four-in-the-morning/four-in-the-morning 系统介绍 系统名称:凌晨四点 账户系统:教师账户,学生账户,助教账户 教师账户: 创建/删除 班级(教学班) 指定助教 新增/删除 作业 助教账户: 新增/删除 作业 批量下载作业 学生账户: 上传作业(旧版本直接被新版本覆盖,强制根据学号和日期重命名,无须手…

转自:http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/22186833 YARN作业提交的客户端仍然使用RunJar类,和MR1一样,可参考 http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/13629375在1.x中是向JobTracker提交,而在2.x中换成了ResourceManager,客户端的代理对象也有所变动,换成了YarnRunner,但大致流程和1类似,主要的流程集中在JobSubmitter.s…

YARN(MapReduce2) Yet Another Resource Negotiator / YARN Application Resource Negotiator对于节点数超出4000的大型集群,MapReduce1系统开始面临着扩展性瓶颈.所以有了YARN的出现.YARN将jobtracker的职能划分为多个独立的实体,从而改善了MR1面临的扩展瓶颈问题.Jobtracker负责作业调度和任务进度监视,跟踪任务.重启失败或过慢的任务和进行任务登记,例如维护计数器总数.YARN将这两…

记录源码细节,内部有中文注释 Client 端: //最终通过ApplicationClientProtocol协议提交到RM端的ClientRMService内 package org.apache.hadoop.mapred; jobclient包内 YarnRunner public JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir, Credentials ts) throws IOException, InterruptedExc…

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取…

在前面一篇文章中(hadoop2.7之作业提交详解(上))中涉及到文件的分片. JobSubmitter.submitJobInternal方法中调用了int maps = writeSplits(job, submitJobDir); //设置map的数量,而map的数量是根据文件的大小和分片的大小,以及文件的数量决定的 接下来我们看一下JobSubmitter.writeSplits方法: private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce…

接着作业提交详解(上)继续写:在上一篇(hadoop2.7之作业提交详解(上))中已经讲到了YARNRunner.submitJob() [WordCount.main() -> Job.waitForCompletion() -> Job.submit()  -> Job.connect() -> Cluster.Cluster() -> Cluster.initialize() -> YarnClientProtocolProvider.create() ->…

根据wordcount进行分析: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapp…

spark用yarn提交任务会报ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: YARN application has exited unexpectedly with state UNDEFINED! Check the YARN application logs for more details.ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Diagnostics message: Shutdown hook cal…

YARN分布式资源管理系统 组成: ResourceManager:YARN的资源管理器,主节点,通过NodeManager管理集群中所有的资源 NodeManager:YARN的节点管理器,从节点,通过container管理资源,一个dataNode对应一个NodeManager Container:包装资源,CPU/内存/IO 容器:最小的资源单位,1GB内存,一个虚拟核心 Master:协调MapReduce作业中任务的运行 Application Master和MapReduce任务运行…

配置好HDFS之后,接下来配置单节点的yarn环境 1,修改配置文件 文件 : /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop/yarn-site-xml 插入     <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property>…

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…