转自:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/52132646 一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id 二.通过spark UI查询

psdash是linux的系统信息web指示板主要由使用数据psutil——由此得名. github地址:https://github.com/Jahaja/psdash 特性 安装 开始 配置 截图 许可证 特性 概述仪表板概述系统的数据显示cpu.磁盘.网络.用户.内存.交换和网络. 流程流程列表(top)和查看详细流程每个进程的信息. 除了详细的过程概述这也可以为每个流程: 打开的文件 打开的连接 内存映射 子进程 资源限制 磁盘所有磁盘和分区列表信息. 网络在所有网络接口信息和当前列表的

1.关于mapreduce on yarn 来提交job的流程 yarn=resourcemanager(RM)+nodemanager(NM) client向RM提交任务 RM向NM分配applicationMaster(AM),并找到有一个容器,生成一个MR app mstr MR app mstr向RM申请资源 在NM容器中找到MR app mstr,启动开来 MR app mstr监控和调度TASK的运行 MR app mstr向RM提交信息 2.配置 将Hadoop的配置文件添加到Sp

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

Tachyon实战应用 配置及启动环境 修改spark-env.sh 启动HDFS 启动Tachyon Tachyon上运行Spark 添加core-site.xml 启动Spark集群 读取文件并保存 Tachyon运行MapReduce 修改core-site.xml 启动YARN 运行MapReduce例子 1  配置及启动环境 1.1.1 修改spark-env.sh 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件: $cd /app/hadoop/spark-/

当我们将作业提交到hadoop 的集群上之后,我们会发现一个问题就是无法通过web查看job运行情况,比如启动了多少个map任务,启动多少个reduce任务啊,分配多少个conbiner等等.这些信息都是作业在运行是可以查看的.而我的想要的就是能够通过远程的web可以查看到作业job的运行情况,以及它的详细信息.下面介绍一下查看的方式: 1.当你提交作业时,我们首先通过命令行的方式提交作业后,我们可以打开Yarn的web界面,如下图所示: 在这个页面上可以看到作业的提交情况,若你提交作业之后会出

Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中谈一下Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可 具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark St

sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标,为什么我们还要自定义存入redis? 1.结合自己的业务,可以将监控页面集成到自己的数据平台内,方便问题查找,邮件告警 2.可以在sparkUi的基础上,添加一些自己想要指标统计 一.spark的SparkListenersparkListener是一个接口,我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法,SparkListener 下各个事件对应的函数名非常直白,即如字面所表达意思. 想对哪个阶段的事件做一些自定义

Linux运行级别从0-6,共7个. 0:关机.不能将系统缺省运行级别设置为0,否则无法启动. 1:单用户模式,只允许root用户对系统进行维护. 2:多用户模式,但不能使用NFS(相当于Windows下的网上邻居) 3:字符界面的多用户模式. 4:未定义. 5:图形界面的多用户模式. 6:重启.不能将系统缺省运行级别设置为0,否则会一直重启. 查看运行级别命令: runlevel 先后显示系统上一次和当前运行级别.如果不存在上一次运行级别,则用N表示. 改变提供运行级别命令: init [01

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami

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

1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

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._

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

zookeeper的web界面查看工具Node-ZK-Browser的界面是用nodejs写的今天试着搭建了下. 1. 安装nodejs [root@localhost product]# pwd /usr/local/product [root@localhost product]# wget https://nodejs.org/dist/v6.11.4/node-v6.11.4.tar.gz [root@localhost product]# tar -zxvf node-v6.11.4.

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是从后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任务,前面有分享过,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu

一:TaskScheduler原理解密 1,  DAGScheduler在提交TaskSet给底层调度器的时候是面向接口TaskScheduler的,这符合面向对象中依赖抽象而不依赖的原则,带来底层资源调度器的可插拔性,导致Spark可以运行的众多的资源调度器模式上,例如Standalone.Yarn.Mesos.Local.EC2.其它自定义的资源调度器:在Standalone的模式下我们聚焦于TaskSchedulerImpl: 2,  在SparkContext实例化的时候通过create