Spark进阶之路-Spark提交Jar包执行 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. 在实际开发中,使用spark-submit提交jar包是很常见的方式,因为用spark-shell来开发项目是很苦难的(一般都用IDE),当我们开发程序完毕后,需要打成jar包.   一.通过jar包提交任务注意事项[工作中主要的工作方式] 1>.需要通过spark-submit来提交: 2>.必须使用“--class”指定你jar包的主类: 3>.必须使用“--master

一.问题: 最近在spark集群上做一个项目,打包提交jar包时,出现了unsupported major.minor version 52.0的报错,而在local模式运行却能正常运行! 二.错误原因: 查阅诸多资料得出的结论就是:项目编译得到的class文件的版本高于运行环境中jre的版本号,高版本JDK编译的class不能在低版本的jvm虚拟机下运行,否则就会报这类错,因此无法运行!49,50,51,52是Java编译器内部的版本号,版本对应信息如下: Unsupported major.

1.引入spark包:spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0,在spark的lib目录下 File-->project structure 2.用IDEA建立一个scala项目,新建一个WordCount的object 3.WordCount代码如下: import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._

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

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文以wordCount为例,详细说明spark创建和运行job的过程,重点是在进程及线程的创建. 实验环境搭建 在进行后续操作前,确保下列条件已满足. 下载spark binary 0.9.1 安装scala 安装sbt 安装java 启动spark-shell 单机模式运行,即local模式 local模式运行非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTE

spark on yarn运行时会加载的jar包有如下: spark-submit中指定的--jars $SPARK_HOME/jars下的jar包 yarn提供的jar包 spark-submit通过参数spark.driver/executor.extraClassPath指定的jar包 spark-submit指定的--jar 当使用如下的脚本提交应用时,会将应用本身的jar以及--jar指定的jar包上传到集群中. ./bin/spark-submit \ --class org.apa

spark一个应用,算上依赖一百多兆.每一次都如此,坑. 首先是<packing>jar</packing>这只为打包为jar,在plugin中增加一个assembly插件,这个插件将会生成一个全包(包括用户代码以及全部依赖)细节见文末,配置的打包将会生成一个只有用户代码的jar包. 将全包以及用户代码上传到服务器上面,然后注释掉assembly部分:这样每次只是生成用户代码的jar包: spark提交:  spark-submit --master yarn --name cmC

Spark 一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析引擎: 内置模块: Spark Core(封装了rdd.任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互): Spark SQL(处理结构化数据).Spark Streaming(对实时数据进行流式计算) . Spark Mlib(机器学习程序库包括分类.回归.聚合.协同过滤等).Spark GraghX(图计算):独立调度器.Yarn.Mesos 特点: 快( 基于内存(而MR是基于磁盘).多线程模型(而mapReduce是基于多进程的,每个

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

// scalastyle:off println package org.apache.spark.examples import scala.math.random import org.apache.spark._ /** Computes an approximation to pi */ object SparkPi { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi&quo

在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种: 第一种: 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种方式提交的,提交命令示例如下:./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --executor

在Ubuntu14.04 64bit上搭建单机Spark环境,IDE为Intelli IDEA 一. 环境 Ubuntu14.04 64位    JDK 1.8.0_73    scala-2.10.4    spark 1.5.1  ［此处注意Spark版本和Scala版本的兼容性问题］    IntelliJ IDEA 14.04 二. 安装JDK 1.从http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads页面下载JDK 1.8安装包

1.提交应用程序 在提交应用程序的时候,用到 spark-submit 脚本.我们来看下这个脚本: if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable randomized hash for string in Python 3.3+ export PYTHONHASHSEED= exec

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: 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种方式提交的,提交命令示例如下:./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --e

为了方便使用Spark的同学提交任务以及加强任务管理等原因,经调研采用Livy比较靠谱,下图大致罗列一下几种提交平台的差别. 本文会以基于mac的单机环境搭建一套Spark+Livy+Hadoop来展示如何提交任务运行,本文只针对框架能够运行起来,至于各个组件参数怎么配置性能更好,各位兄弟就自行找度娘了. 一.搭建Spark 访问http://spark.apache.org/downloads.html下载安装包,然后按照以下步骤操作即可. 1.下载完成后解压到某个目录下,在该目录执行以下命令

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

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon

1.spark提交流程 sparkContext其实是与一个集群建立一个链接,当你停掉它之后 就会和集群断开链接,则属于这个资源的Excutor就会释放掉了,Driver 向Master申请资源,Master会向work分配资源,则会在wordCount里面会 构建Rdd,则它会会构建DAG,DAG又叫有向无环图,则有向无环图一旦触发Action 的时候,这个时候就会提交任务,此时,这些任务就不会经过Master,如果经过Master 则Master的压力会很大,其实Excutor一旦启动了,它

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io