spark standalone模式单节点启动多个executor

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spark standalone模式单节点启动多个executor

以前为了在一台机器上启动多个executor都是通过instance多个worker来实现的,因为standalone模式默认在一台worker上启动一个executor,造成了很大的不便利,并且会造成不同节点间任务负载不均衡,后来发现了另一种解决方法,方法如下. 设置参数设置每个executor使用的cpu数为4 spark.executor.cores 4 限制cpu使用数量,这里会启动3个executor(12/4) spark.cores.max 12 设置每个executor的内存大…

【原】Spark Standalone模式

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…

Spark standalone模式的安装（spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz）（master、slave1和slave2）

前期博客 Spark运行模式概述 Spark standalone简介与运行wordcount(master.slave1和slave2) 开篇要明白 (1)spark-env.sh 是环境变量配置文件 (2)spark-defaults.conf (3)slaves 是从节点机器配置文件 (4)metrics.properties 是监控 (5)log4j.properties 是配置日志 (5)fairscheduler.xml是公平调度 (6)docker.properties 是…

大数据学习day18----第三阶段spark01--------0.前言（分布式运算框架的核心思想，MR与Spark的比较，spark可以怎么运行，spark提交到spark集群的方式）1. spark(standalone模式)的安装 2. Spark各个角色的功能 3.SparkShell的使用，spark编程入门（wordcount案例）

0.前言 0.1 分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例) 提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

关于spark standalone模式下的executor问题

1.spark standalone模式下,worker与executor是一一对应的. 2.如果想要多个worker,那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2,那么开启集群后, 每个节点就是两个worker了,然后启动任务后,每个节点就是两个executor啦 3.提高每个executor配置(即内核和内存)后,会增加集群的处理性能. 嗯,反正测试的结果就是这样的. (同样的数据量同样的结点,然后executor的配置不同)…

Spark Standalone模式HA环境搭建

Spark Standalone模式常见的HA部署方式有两种:基于文件系统的HA和基于ZK的HA 本篇只介绍基于ZK的HA环境搭建: $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS的配置信息: export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop000:2181,hadoop001…