spark提交作业命令: ./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.zjlantone.hive.SparkOperatorHiveTest --total-executor-cores 8 --executor-cores 1 --driver-memory 10g --conf spark.driver.maxResultSize=8g --executor-memory 2g /opt/sparkJob/M…

Spark集群之yarn提交作业优化案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无…

1.spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2.spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop 3.将spark整个目…

前言 折腾了很久,终于开始学习Spark的源码了,第一篇我打算讲一下Spark作业的提交过程. 这个是Spark的App运行图,它通过一个Driver来和集群通信,集群负责作业的分配.今天我要讲的是如何创建这个Driver Program的过程. 作业提交方法以及参数 我们先看一下用Spark Submit提交的方法吧,下面是从官方上面摘抄的内容. # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apach…

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…

spark on yarn通过--deploy-mode cluster提交任务之后,应用已经在yarn上执行了,但是spark-submit提交进程还在,直到应用执行结束,提交进程才会退出,有时这会很不方便,并且不注意的话还会占用很多资源,比如提交spark streaming应用: 最近发现spark里有一个配置可以修改这种行为,提交任务的时候加长一个conf就可以 --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false org.apache.spa…

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.…

spark任务提交到yarn上命令总结 1. 使用spark-submit提交任务 集群模式执行 SparkPi 任务,指定资源使用,指定eventLog目录 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --conf spark.eventLog.dir=hdfs://dbmtimehadoop/tmp/spark2 \ --deploy-mode cluster \ --driver-memo…

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…

spark2.1出来了,想玩玩就搭了个原生的apache集群,但在standalone模式下没有任何问题,基于apache hadoop 2.7.3使用spark on yarn一直报这个错.(Java 8) 报错日志如下: Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. // :: INFO spark.S…

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar…

1. 作业提交方法以及参数 我们先看一下用Spark Submit提交的方法吧,下面是从官方上面摘抄的内容. # Run application locally on 8 cores ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master local[8] \ /path/to/examples.jar \ 100 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spa…

#!/bin/bash #队列名 根据yarn的队列提交 realtime_queue=root #提交的任务名 my_job_name="OrderQZ" spark-shell --master yarn --deploy-mode client \ --queue $realtime_queue \ #总的executors数 根据数据量与自己的集群资源来分配 --num-executors 35 \ #每个executor的核数 --executor-cores 5 \ #每个…

Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的. 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一…

问题: 用  spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任务时,最后一个executor 执行时间 超过了 160s 导致 timeout而退出,造成任务重新执行造成用时过长.具体请看下面介绍: // :: WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor with n…

1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //…

Driver的任务提交过程 1.Driver程序的代码运行到action操作,触发了SparkContext的runJob方法.2.SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数.3.DAGScheduler把Job划分stage,然后把stage转化为相应的Tasks,把Tasks交给TaskScheduler.4.通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中,交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度.5.调度器给Task分配执行Exe…

参考文献: http://blog.csdn.net/lxhandlbb/article/details/54410644 每次提交Spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包spark jars并上传)到hdfs上. 恶劣情况下,会在这里卡住很久. 解决: 在hdfs上创建目录: hdfs dfs -mkdir   /spark_jars 上传spark的jars(spark1.6 只需要上传spark-assembly-1.6.0-SNAPSHOT-ha…

spark客户端提交任务至yarn,后台抛错,FinalStatus:UNDEFINED. ./spark-submit  --class org.apache.spark.examples.SparkPi --conf spark.eventLog.dir=hdfs://jenkintest/tmp/spark01 --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --principal sparkclient01 --keytab $…

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp…

1.Spark启动警告:neither spark.yarn.jars not spark.yarn.archive is set,falling back to uploading libraries under SPARK_HOME 原因: 如果没设置spark.yarn.jars,每次提交到yarn,都会把$SPARK_HOME/jars打包成zip文件上传到HDFS对应的用户目录.而spark.yarn.jars可以指定HDFS某路径下包为公共依赖包,从而提高spark应用提交效率,节省…

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will…

问:在eclipse中的写的代码如何提交作业到JobTracker中的哪?答:(1)在eclipse中调用的job.waitForCompletion(true)实际上执行如下方法 connect(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); (2)在connect()方法中,实际上创建了一个JobClient对象. 在调用该对象的构造方法时,获得了JobTracker的客户端代理对象JobSubmissionProtocol. JobSubmissi…

如下图,upload服务貌似被墙了,想要提交作业的话需要临时科学上网.…

Spark和Hadoop作业之间的区别 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio…

这个是我在网上搬的: 原博客地址为:https://blog.csdn.net/xwc35047/article/details/78732738 上图是client以spark-submit形式提交作业后,从作业DAG划分.stage提交.taskSet提交,到task执行过程.步骤图上已经画出来,这里描述一下. client submit作业,通过反射invoke执行用户代码main函数.submit作业后,开始启动CoarseGrainedExecutorBackend和初始化SparkC…

启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下 1.在本地创建zip文件 hzlishuming@hadoop691:~/env/spark$ cd jars/ hzlishuming@hadoop691:~/env/spark/jars$ zip spark2.1.1-hadoop2.7.3.zip ./* 2.上传…

在掌握GIT/GITHUB基本操作后,接下来把第一次的编程作业提交到 https://github.com/RTCSD15/HOMEWORK1 ,把第二次的编程作业提交到https://github.com/RTCSD15/HOMEWORK2 . 下面介绍基本操作步骤,由于提交文件较少,所以下面的步骤没有用到GIT客户端,都是在GITHUB网页上完成的,同学们在完成第一次作业提交后,可尝试用客户端提交第二次作业. 下面模拟一名同学的提交作业的过程,该同学学号为U2012xxxxxx,在GITHU…