hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

./bin/spark-shell --master yarn 2019-07-01 12:20:13 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use

spark任务提交到yarn上命令总结 1. 使用spark-submit提交任务 集群模式执行 SparkPi 任务,指定资源使用,指定eventLog目录 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --conf spark.eventLog.dir=hdfs://dbmtimehadoop/tmp/spark2 \ --deploy-mode cluster \ --driver-memo

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs

spark 2.1.1 hive正在执行中的sql可以很容易的中止,因为可以从console输出中拿到当前在yarn上的application id,然后就可以kill任务, WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or usin

通过oozie job id可以查看流程详细信息,命令如下: oozie job -info 0012077-180830142722522-oozie-hado-W 流程详细信息如下: Job ID : 0012077-180830142722522-oozie-hado-W --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

架构图 yarn-cluster yarn-client 区别 Yarn-cluster spark的driver运行在applicationMaster内,启动流程为: 这张图可能比较直观 Yarn-client Spark client向yarn的RM申请资源容器,得到AM,但是这个AM运行在其他nodemanager,并得到其他executor的运行容器.而spark的driver运行在client中. 总结 Yarn-client有单点故障的问题,当client意外死亡后,spark的d

前提条件 1.CDH安装spark服务 2.下载IntelliJ IDEA编写WorkCount程序 3.上传到spark集群执行 一.下载IntellJ IDEA编写Java程序 1.下载IDEA 官网地址:http://www.jetbrains.com/idea/  下载IntlliJ IDEA后,进行安装. 2.新建Java项目 1.点击File 2.点击New Project 3.点击Java 注意:Project SDK要选择本机安装的JDK的位置,由于我的JDK是1.7,所以下面的

CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇,我们主要分析了一次作业的提交过程,严格说是在driver端的过程,作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage,依次提交每个stage,将每个stage创建于分区数相同数量的Task,并包装成一个任务集,交给TaskSchedulerImpl进行分配.TaskSchedulerImpl则会根据SchedulerBackEnd提供的计算资源(executor),并考虑任务本地性,黑名单,调度

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea

对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第四部分是讲的是Spark在集群上运行的知识点. 一.Spark应用组件介绍 二.Spark在集群运行过程 三.Spark配置 四.Spark资源分配 一.Spark应用组件介绍 Spark应用组件有三个:驱动器.集群管理器和执行器. 驱动器节点:有两个职责:把用户转为任务和为执行器节点调度任务. 执行器节点:负责在Spark作业中运作任务. 集群管理器:Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点. 集群管理器:为了方便多人调度时合

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