spark通過idea远程提交job到yarn: Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in i…

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…

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…

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…

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…

两个类,一个HDFS文件操作类,一个是wordcount 词数统计类,都是从网上看来的.上代码: package mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apac…

关于这个spark的环境搭建了好久,踩了一堆坑,今天 环境: WIN7笔记本  spark 集群(4个虚拟机搭建的) Intelij IDEA15 scala-2.10.4 java-1.7.0 版本问题: 个人选择的是hadoop2.6.0 spark1.5.0 scala2.10.4  jdk1.7.0 关于搭建集群环境,见个人的上一篇博客:(一) Spark Standalone集群环境搭建,接下来就是用Intelij IDEA来远程连接spark集群,这样就可以方便的在本机上进行调试.…

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件…

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…

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.…

  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 {…

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…

转自 http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/details/44191925 一.远程debug原理 Java远程调试的原理是两个JVM之间通过debug协议进行通信,然后以达到远程调试的目的.两者之间可以通过socket进行通信. 被debug的机器需要开启debug模式,debug使用的客户端可以是eclipse,总之我使用eclipse已经成功了. 二.操作步骤 1.服务端设置 由于我们经常将程序部署到linux机器上,所以通常使用的是wa…

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…

因为项目需求,须要通过Java程序提交Yarn的MapReduce的计算任务.与一般的通过Jar包提交MapReduce任务不同,通过程序提交MapReduce任务须要有点小变动.详见下面代码. 下面为MapReduce主程序,有几点须要提一下: 1.在程序中,我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat,即不正确文件进行切分. 2.为了控制reduce的处理过程.map的输出键的格式为组合键格式. 与常规的<key,value>不同,这里变为了<TextPair,Va…

1.java远程执行shell脚本类 package com.test.common.utility; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.nio.charset.Charset; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.commons.…

Java远程方法调用,即Java RMI(Java Remote Method Invocation)是Java编程语言里,一种用于实现远程过程调用的应用程序编程接口.它使客户机上运行的程序可以调用远程服务器上的对象.远程方法调用特性使Java编程人员能够在网络环境中分布操作.RMI全部的宗旨就是尽可能简化远程接口对象的使用. Java RMI极大地依赖于接口.在需要创建一个远程对象的时候,程序员通过传递一个接口来隐藏底层的实现细节.客户端得到的远程对象句柄正好与本地的根代码连接,由后者负责透过…

问题背景:     最近在重新整理手中的一个项目,目前该项目分为PC项目,手机项目,某第三方接口项目,第三方接口服务项目和手机项目     因为之前规划的原因,原来的四个项目是分两个解决方案来管理的     PC解决方案: #PC解决方案,2015年从Vss迁移到Git 一共三个项目 #F:\WWW\F.COM\WWW Flight.sln Flight.suo Web #PC项目 Qr #第三方接口项目 2015年新增项目,也使用PC解决方案但用分支进行管理,维护单独的通用项目,目前已经将通用…

Java远程方法协议(英语:Java Remote Method Protocol,JRMP)是特定于Java技术的.用于查找和引用远程对象的协议.这是运行在Java远程方法调用(RMI)之下.TCP/IP之上的线路层协议. JRMP是一个Java特有的.适用于Java之间远程调用的基于流的协议,要求客户端和服务器上都使用Java对象.…

JAVA自身支持调试功能,并提供了一个简单的调试工具--JDB,类似于功能强大的GDB,JDB也是一个字符界面的 调试环境,并支持设置断点,支持线程线级的调试 JAVA的调试方法如下: 1.首先支持JVM,并设置参数,使之工作在DEBUG模式下,加入参数: -Xdebug -Xrunjdwp,transport=dt_socket,server=y,address=,suspend=n,onthrow=java.io.IOException,launch=/sbin/echo 其中, -Xdeb…

RMI是Java的一组拥护开发分布式应用程序的API.RMI使用Java语言接口定义了远程对象,它集合了Java序列化和Java远程方法协议(Java Remote Method Protocol).简单地说,这样使原先的程序在同一操作系统的方法调用.变成了不同操作系统之间程序的方法调用.因为J2EE是分布式程序平台.它以RMI机制实现程序组件在不同操作系统之间的通信. 比方,一个EJB能够通过RMI调用Web上还有一台机器上的EJB远程方法. 用例server端结构大概如此 首先定义要传送的实…

Github的使用/git远程提交代码到Github Github是全球最大的社交编程及代码托管网站 Git是一个开源的分布式版本控制系统 1.基本概念 Repository(仓库):仓库用于存放项目代码,一个项目对应一个仓库 Star(收藏):收藏其他开源项目 Fork(复制别人项目到自己的仓库中,在自己仓库中修改项目代码不会对源仓库有影响) Pull Request(发出合并请求):fork别人代码后,可以像源仓库发出请求合并申请,将自己的代码合并到源仓库中) Issue(事件):发现代码由…

一 编译  以spark2.4 hadoop2.8.4为例 1,spark 项目根pom文件修改 pom文件新增 <profile> <id>hadoop-2.8</id> <properties> <hadoop.version>2.8.4</hadoop.version> </properties> </profile> maven仓库地址增加 <repository> <id>bi…

目录 步骤 一.创建maven工程,导入jar包 二.开发代码 步骤 一.创建maven工程,导入jar包 <properties> <scala.version>2.11.8</scala.version> <spark.version>2.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.scal…

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…

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application…

途径1: 途径2: 途径3: 成功! 由此,可以好好比较下,途径1和途径2 和途径3 的区别. 现在,来玩玩weekend110的joba提交的逻辑之源码跟踪 原来如此,weekend110的job提交的逻辑源码,停在这了 hello world hello tom helllo jim jim is a bad boy hello jack hello baby baby is my nvshen hello world hello tom helllo jim jim is a bad bo…

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo…

maven依赖 <!--Java ssh-2 --><dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>ganymed-ssh2</artifactId> <version>262</version></dependency> import ch.ethz.ssh2.Connection; import ch.ethz.ssh2.S…

maven依赖 <!--Java ssh-2 --><dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>ganymed-ssh2</artifactId> <version>262</version></dependency> import ch.ethz.ssh2.Connection; import ch.ethz.ssh2.S…