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

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

Spark集群之yarn提交作业优化案例 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. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无

前言 本文章部分内容翻译自: http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html 应用提交 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于在集群上启动应用程序.它可以通过统一的界面使用Spark支持的所有集群管理器,因此您不必为每个集群管理器配置应用程序. 捆绑应用程序的依赖关系 如果您的代码依赖于其他项目,则需要将它们与应用程序一起打包,以便将代码分发到Spark集群.为此,请创建包含代码及其依赖项的程序

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

Q: 最近配了个服务器,用的GIT,本地提交后服务器必须再拉取一下才能更新出来..求个提交后自动更新的方法 A: 最佳工具 git hook post-update.sample 改名为post-update 然后加几行简单的代码就能实现你的需求了 例: gitdir=/**** cd $gitdir git checkout 对应分支 git pull end... ------------------------------------- 最简单的办法就是服务器上用一个cron任务,定时拉取

因为项目需求,须要通过Java程序提交Yarn的MapReduce的计算任务.与一般的通过Jar包提交MapReduce任务不同,通过程序提交MapReduce任务须要有点小变动.详见下面代码. 下面为MapReduce主程序,有几点须要提一下: 1.在程序中,我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat,即不正确文件进行切分. 2.为了控制reduce的处理过程.map的输出键的格式为组合键格式. 与常规的<key,value>不同,这里变为了<TextPair,Va

Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算,不但消耗了网络IO,也消耗了磁盘IO,降低了整个计算的效率.为了提高数据的本地性,除了优化算法(也就是修改spark内存,难度有点高),就是合理设置数据的副本.设置数据的副本,这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值. Spark中的数据本地性有三种: PROCESS_LO

 git 本地提交代码到 github 远程库,没有弹框 github login:  原因: win10 有个凭据管理器,给保存了历史登陆用户名密码,导致无法切换用户. 解决办法: 删除历史登陆用户名密码.

### git撤销本地提交但未push的记录 前言:有时候本地执行commit命令或者cherry-pick命令后发现提交了不需要提交的东西,就需要把已提交的commit记录撤销下来,简单做下记录 撤销本地分支的上一次git commit: git reset --hard HEAD 撤销本地分支的n次commit提交: git reset HEAD~n (撤销最近的n次)

使用Git进行本地提交后,未上传提交,却不小心删除了本地提交或提交所在分支,怎么办????? 不要紧!!!! 可以使用git reflog命令来帮助恢复删除的本地提交! 运行以下命令你就知道怎么用了! 1. git stash 清空工作区和暂存区 2. git pull 同步服务器代码 3. git commit –allow-empty -m "this is a test" 进行一次空提交 4. git reset HEAD^ –hard 删除刚才的空提交 5. git reflo

Spark程序本地运行   本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!! spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图: 前言: 1.环境变量配置: 1.1 打开“控制面板”选项 1.2.找到“系统”选项卡 1.3.点击“高级系统设置” 1.4.点击“环境变量” 2.新建和编辑环境变量 1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地 1.1 新建环境变量上配置 HADOOP_HOME D:\JAVA\hadoop 1

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

解决方法: 找到1.19版本放到spark的jars目录下

Spark 的官方从 Cluster Mode Overview 中,官方向我们介绍了 cluster 模式的部署方式. Spark 作为独立进程在集群上运行,他们通过 SparkContext 进行协调. SparkContext 可以通过多种方式来连接 Cluster Managers 资源调度器.我们先来看下这个集群模式的架构图 首先我要神明一点 standalone 也是集群模式的一种.只是说他不是通过第三方调度器比如 Yarn | Mesos  .我一直被这个名字误导,一直觉得是不是

1.概述 为了更好地理解调度,我们先看一下集群模式的Spark程序运行架构图,如上所示: 2.Spark中的基本概念 1.Application:表示你的程序 2.Driver:表示main函数,创建SparkContext.并由SC负责与ClusterMananger通信,进行资源的申请,任务的监控和分配.程序执行完毕后,关闭SparkContext. 3.Executor:某个Application运行在worker节点上的一个进行,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘

我们又都知道,Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality),Spark目前支持PROCESS_LOCAL(本地进程).NODE_LOCAL(本地节点).NODE_PREF.RACK_LOCAL(本地机架).ANY(任何)几种.其他都很好理解,NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时,打印出来,因为Spark是移动计算,而不是移动数据的嘛. 那么什么是NODE_PREF? 当Driver应用程序刚刚启动,Driver分配获得的Executor很可能还

Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality),Spark目前支持PROCESS_LOCAL(本地进程).NODE_LOCAL(本地节点).NODE_PREF.RACK_LOCAL(本地机架).ANY(任何)几种.其他都很好理解,NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时,打印出来,因为Spark是移动计算,而不是移动数据的嘛. 那么什么是NODE_PREF? 当Driver应用程序刚刚启动,Driver分配获得的Executor很可能还没有初始化,所

1.启动spark集群. 启动Hadoop集群 cd /usr/local/hadoop/ sbin/start-all.sh 启动Spark的Master节点和所有slaves节点 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh sbin/start-slaves.sh 2.standalone模式: 向独立集群管理器提交应用,需要把spark://master:7077作为主节点参数递给spark-submit.下面我们可以运行Spark安装好以后自带的样

本人的开发环境: 1.虚拟机centos 6.5 2.jdk 1.8 3.spark2.2.0 4.scala 2.11.8 5.maven 3.5.2     在开发和搭环境时必须注意版本兼容的问题,不然会出现很多莫名其妙的问题   1.启动master进程 ./sbin/start-master.sh   2.启动worker进程 ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://hadoop000:7077 [注

创建好远程仓库,然后要从本地上传代码到远程仓库: 1.git init 初始化git本地仓库 2. git add 添加到暂存区 3. git commit -am "提交备注" 4. git remote add origin git@git.oschina.net:xxx.git  添加git远程仓库地址 5. git  push origin master:origin/master  推送本地到远程分支