spark on yarn，cluster模式时，执行spark-submit命令后命令行日志和YARN AM日志

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spark on yarn，cluster模式时，执行spark-submit命令后命令行日志和YARN AM日志

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using…

spark on yarn，client模式时，执行spark-submit命令后命令行日志和YARN AM日志

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode client \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:21:14 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.2.118/11/27 21:21:15 WARN util.NativeCodeLoa…

spark yarn cluster模式下任务提交和计算流程分析

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理(读书笔记)

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

laravel-admin安装时执行php arisan admin:install 命令时报SQLSTATE[42000]: Syntax error or acce ss violation: 1071 Specified key was too long; max key length is 1000 bytes

问题根源 MySql支持的utf8编码最大字符长度为3字节,如果遇到4字节的宽字符就会出现插入异常.三个字节UTF-8最大能编码的Unicode字符是0xffff,即Unicode中的基本多文种平面(BMP).因而包括Emoji表情(Emoji是一种特殊的Unicode编码)在内的非基本多文种平面的Unicode字符都无法使用MySql的utf8字符集存储. 这也应该就是Laravel 5.4改用4字节长度的utf8mb4字符编码的原因之一.不过要注意的是,只有MySql 5.5.3版本以后才开…

理解Spark运行模式（二）(Yarn Cluster)

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是…

自适应查询执行：在运行时提升Spark SQL执行性能

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad…