转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 CapacityScheduler 1.1 模型介绍 1.2 资源分配相关参数 1.3 限制应用程序数目相关参数 1.4 队列访问和权限控制参数 2 线上实例 2.1 配置 2.1.1 配置ResourceManager使用CapacityScheduler 2.1.1 配置Queues 2.2 测试 2.2.1 用户user01能访问队列wa,不能访问队列yq 2.2.2 用户user02能访问队列yq,不能访问

以下基于 hadoop版本 hadoop-2.8.4 给各个节点打标签 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels fastcpu,normal # 是否独占默认是true,不独占其他队列就可以normal标签资源 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels "fastcpu,normal(exclusive=false)" yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "container-1

spark-submit提交spark任务的具体参数配置说明 1.spark提交任务常见的两种模式 2.提交任务时的几个重要参数 3.参数说明 3.1 executor_cores*num_executors 3.2 executor_cores 3.3 executor_memory 3.4 driver-memory 1.spark提交任务常见的两种模式 local[k]:本地使用k个worker线程运行saprk程序.这种模式适合小批量数据在本地调试代码用.(若使用本地的文件,需要在前面加

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

随着企业内部业务系统越来越多,基于JVM的服务,通常情况线上环境可能会有多套JDK跑不同的服务.大家都知道基于高版本的Java规范编写的服务跑在低版本的JVM上会出现:java.lang.UnsupportedClassVersionError的异常. Spark 2.2开始移除了对Java 7的支持,大多数情况下,我们的Spark Application是和Hadoop系统公用的JDK,如果Hadoop依赖的JDK版本是7,那我们基于JDK 8编写的Application跑在上面就会出问题.

最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程--Teddy,所以思来想去还是优化下代码,不能让别人看笑话,是不.于是就想改在一下之前最丑陋的一个地方--任务提交 本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前,请确保你有: 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是采用启动本地进程,执行脚本spark-submit xxx的方式做的.其中一个关键的问题就是获得提

  spark-submit的使用shell时时灵活性较低,livy作为spark提交的一种工具,是使用接口或者java客户端的方式提交,可以集成到web应用中 1.客户端提交的方式 http://livy.incubator.apache.org/docs/latest/programmatic-api.html 核心代码 LivyClient client = new LivyClientBuilder() .setURI(new URI(livyUrl)) .build(); try {

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

测试应用说明 测试的Spark应用实现了同步hive表到kafka的功能.具体处理流程: 从 ETCD 获取 SQL 语句和 Kafka 配置信息 使用 SparkSQL 读取 Hive 数据表 把 Hive 数据表的数据写入 Kafka 应用使用etcd来存储程序所需配置,通过拉取etcd的kv配置,来初始化sql语句和kafka配置的参数. 提交方式及相应的问题 使用client模式,提交无依赖的jar包 提交命令 /usr/local/spark-2.3.0-bin-2.8.2/bin/s

https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=monline_3_dg&wd=dedecms 邮箱&oq=dedecms&rsv_pq=f743678800097d02&rsv_t=254bk22iTtSpWYZ0kMhIE0o/vcpsMkwJnGdOYi5j36jXehoxNI4i4ntaLR/CP/riex/C&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_sug

一.这里不再详细述说 django 框架中如何使用celery, 重点放在如何实现创建多个队列, 并指定队列存放异步任务 笔者使用   django-celery==3.2.2 模块, 配置项及配置参数, 启动方式请查看官方文档. 二.在settings.py配置文件中添加配置, 开启多队列(前提是已经配置好启动celery worker的相关配置项, 建议使用多队列, 一个队列对应一个worker, 而不是多个worker对应一个队列) from kombu import Exchange,

一.环境说明和使用软件的版本说明: hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz java-version:jdk1.8.0_151 集群环境:单机伪分布式环境. 二.适用背景 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):第一种是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

提交Spark任务-ClassNotFoundException-错误处理 Overview - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker versi

如月cruyue在做DedeCMS自定义表单发送邮箱的教程,发现大部分都是在php文件里写死固定字段内容,这样虽然也能实现自定义表单提交后发送指定邮箱,但是很不智能,如月cruyue想要一个我们自定义表单中有什么字段就发送什么字段的内容,这里就需要phpmailer来实现.亲自测试无误.按照这个一步步来肯定可以成功的哦! 如月cruyue就拿QQ邮箱来说明,其他邮箱(163,雅虎等邮箱方法一样): 一.登陆QQ邮箱——设置——账户,找到POP3/IMAP/SMTP,开启,现在的邮箱开启POP3/

git提交时忽略指定文件 我们在项目开发过程中经常用到git来管理自己的项目,使用git版本控制进行多人协作开发具有许多优势,这里就不一一阐述了,有兴趣的同学可以自己去查找资料进行系统的学习.而本篇文章要说的是git使用过程中会遇到的一个问题,就是我们在项目开发过程中经常会修改一些配置文件 ,但是有的时候这些配置文件不需要被提交到远程仓库中,只在本地生效即可,此时就需要我们每次提交代码时把该文件给手动忽略,那么可不可以把该文件设置成永久忽略呢?答案肯定是有的,git的gitignore文件中可以

问题: 最近现场反馈采用yarn-cluster方式提交spark application后,在提交节点机上依然会存在一个yarn的client进程不关闭,又由于spark application都是spark structured streaming程序(application常年累月的执行),最终导致spark application提交节点服务器资源被占满,当执行其他操作时,会出现以下错误: [dx@my-linux-01 bin]$ yarn logs -applicationId ap

如何将指定文件或文件夹直接提交到svn指定目录? 一般我们都是按以下步骤操作的: 1.先将那个目录checkout下来 2.将要添加的文件或者文件夹放到这个目录中 3.右击文件执行svn菜单中的add命令 4.右击文件执行svn菜单中的commit命令 上面的步骤3和4可以合并成一步完成,即右击整个svn文件夹然后选择commit命令,对话框会显示哪些文件需要添加,将复选框勾上然后确定即可. 如果只是单纯的提交一个文件到svn中某个目录用上面方法的话会不会很繁琐,如果能像共享文件夹那样直接复制粘

1.spark应用打包,我喜欢打带依赖的,这样省事. 2.使用spark-submit.bat 提交应用,代码如下: for /f "tokens=1,2 delims==" %%i in (config) do (set %%i=%%j) %sparkHome%/bin/spark-submit ^ --class streaming.SocketStream ^ --master spark://%masterIP%:7077 ^ --executor-memory 4G ^ --

maven依赖 <!--Java ssh-2 --><dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>ganymed-ssh2</artifactId> <version>262</version></dependency> import ch.ethz.ssh2.Connection; import ch.ethz.ssh2.S

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