当我们需要命令行传递参数时候,将--class 写在前面,然后是jar 最后是参数 spark-submit --master yarn --num-executors 3 --executor-memory 1500m --class com.daxin.ConsumeFromKafka   jd.jar  jd-kafka-topic-3…

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS…

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica…

有时候第一次执行 spark submit --master local[*] 单机模式的时候,可以对linux本地路径进行输出.但是有时候提交到yarn的时候,是自动加上hdfs的路径这没问题, 但是接下来在执行  local模式的时候 出现问题了,本地绝对路径也自动加上了hdfs://的前缀. 那么解决办法是什么呢,本地路径前面加上 file:// 即可  (比如 )file:///opt/module/spark-2.1.1-yarn/input…

spark-shell/spark-submit/pyspark等关系如下: #spark-submit 逻辑: ################################################ #从spark-shell调用之后,传进来--class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" --master spark://ip:7077 #先检测spark_home,然后去调用spark_home/bin/sp…

when you build a spark standalone ha cluster, when you submit your app,  you should send it to the leader master, not the standby master, how to decided the status of the two masters? a simple way, not judge the status which master is the active, you…

Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具. 1. 搭建Spark 2. 两个目录下面有可执行文件: bin  包含spark-shell 和 spark-submit sbin 包含 sbin/start-master.sh:在机器上启动一个master实例 sbin/start-slaves.sh:在每台机器上启动一个slave实例 sbin/start-all.sh:同时启动一个master实例和所有slave实例 sbin/stop-master.sh:停止master实…

前言: spark最近非常的火热, 本文不讲spark原理, 而是研究spark集群搭建和服务的脚本是如何编写的, 管中窥豹, 希望从运行脚本的角度去理解spark集群. 研究的spark为1.0.1版. spark集群采用standalone模式搭建, 其基础架构为master-slave(worker模式, 单master+多slave(worker)节点构成. 脚本目录start-all.sh 作用: 启动整个集群stop-all.sh 作用: 关闭整个集群start-master.sh…

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti…

spark dirver本质是一个spark集群的驱动程序,你要调用spark集群的计算功能,必须要通过它! from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My test App") sc = SparkContext(conf=conf) lines = sc.textFile("/tmp/tmp.txt"…

1)Spark配置&启动脚本分析 http://www.cnblogs.com/riordon/p/5732208.html…

不多说,直接上干货!  spark-submit在哪个位置 [spark@master ~]$ cd $SPARK_HOME/bin [spark@master bin]$ pwd /usr/local/spark/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x. spark spark Feb beeline -rw-r--r--. spark spark Feb beeline.cmd -rw-r--r--. s…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

Pair RDD转化操作 val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) //reduceByKey,通过key来做合并val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y).collect()val r1 = rdd.reduceByKey(_+_).collect()res0: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10)) val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>…

1.最基本的Map用法 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)val result = distData.map(x=>x*x)println(result.collect().mkString(",")) 其中最关键的操作就是:从分布式数据集 --转换--> 并行数据集from a distributed dataset to Parallelized collections S…

1.创建数据框架 Creating DataFrames val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json");df.show(); 写到hdfs路径:df.select("age", "name").write.save("examples/src/main/resources/peopleOUT.json…

https://www.jianshu.com/p/1d41174441b6 注意传递过去的默认是string,如果修改只能在代码中修改…

1 示范 spark-submit --master xxx demo.jar "arg1" "arg2" 运行的jar包和传参放在最后,就可以了…

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…

第一章 Spark 性能调优 1.1 常规性能调优 1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --…

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/…

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到…

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)…

spark 各个版本的application 调度算法还是有这明显的不同之处的.从spark1.3.0 到 spark 1.6.1.spark2.0 到 现在最新的spark 3.0 ,调度算法有了一定的修改.下面大家一起学习一下,最新的spark 版本spark-3.0的Application 调度机制. private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Right now this is a very simple FIFO schedul…

Spark submit任务到Spark集群时,会出现如下异常: Exception 1:Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory 查看Spark logs文件spark-Spark-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hadoop1.…

一.概述 上一篇主要是介绍了spark启动的一些脚本,这篇主要分析一下Spark源码中提交任务脚本的处理逻辑,从spark-submit一步步深入进去看看任务提交的整体流程,首先看一下整体的流程概要图: 二.源码解读 2.1 spark-submit # -z是检查后面变量是否为空(空则真) shell可以在双引号之内引用变量,单引号不可 #这一步作用是检查SPARK_HOME变量是否为空,为空则执行then后面程序 #source命令: source filename作用在当前bash环境下读…

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla…

使用spark submit进行任务提交,离线跑数据,提交后的一段时间内可以application可以正常运行.过了一段时间后,就抛出以下错误: org.apache.spark.SparkException: File ./myapplication.jar exists and does not match contents of http://10.28.139.44:33084/jars/myapplication.jar 然后application停止工作. 究其原因,是spark的w…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 之所以对spark shell的内部实现产生兴趣全部缘于好奇代码的编译加载过程,scala是需要编译才能执行的语言,但提供的scala repl可以实现代码的实时交互式执行,这是为什么呢? 既然scala已经提供了repl,为什么spark还要自己单独搞一套spark repl,这其中的缘由到底何在? 显然,这些都是问题,要解开这些谜团,只有再次开启一段源码分析之旅了. 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图,整个过程中最主要的步…

Spark Standalone模式 安装Spark Standalone集群 手动启动集群 集群创建脚本 提交应用到集群 创建Spark应用 资源调度及分配 监控与日志 与Hadoop共存 配置网络安全端口 高可用性 基于Zookeeper的Master 本地系统的单节点恢复 除了运行在mesos或yarn集群管理器中,spark也提供了简单的standalone部署模式.你可以通过手动启动master和worker节点来创建集群,或者用官网提供的启动脚本.这些守护进程也可以只在一台机器上以便…