我们在初始化SparkConf时,或者提交Spark任务时,都会有master参数需要设置,如下: conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) /bin/spark-submit \ --cluster cluster_name \ --master yarn-cluster \ ... 但是这个master到底是何含义呢?文档说是设定master url,但是啥是ma…

读取application.yml下配置参数信息 在application.yml文件内容 my: remote-address: 192.168.1.1 yarn: weburl: http://192.168.1.1:8088/ws/v1/cluster/ security: username: foo roles: - USER - ADMIN 创建FooProperties.java文件,并使用@ConfigurationProperties注解 @Component @Configur…

-Xms2g -Xmx2g -Xmn1g //设置年轻代大小 -XX:MetaspaceSize=128m //持久代的初始大小 -XX:MaxMetaspaceSize=320m //持久代的上限 -XX:+UseConcMarkSweepGC //指定老年代垃圾回收的方式为CMS,CMS收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器. -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection //开关参数,用于在Full GC之后增加一个碎片整理过程 -XX:CMSInitia…

jboss服务器中jvm参数的设置: 在$JBOSS_HOME/bin下的run.sh里面存在这么一个设置: # Force IPv4 on Linux systems since IPv6 doesn't work correctly with jdk5 and lower if [ "$linux" = "true" ]; then JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx512m -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval…

在文件  startup.bat/.sh 中添加 set "JAVA_OPTS=-Xms2048m -Xmx4096m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=2048m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError"…

在项目开发过程中,往往需要一些功能随着项目启动而优先启动,下面我总结几种方式(非spring boot) spring boot的参考 spring boot 学习之路9 (项目启动后就执行特定方法) 方式一:   ServletContextListener监听器,不懂监听器的可以去网上百度一下servlet的监听器 java 代码如下: package com.deifeng.huhy.common.run; import javax.servlet.ServletContextEvent;…

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo…

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…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来.由于…