1.为什么要让运行时Jar可以从yarn端访问spark2以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在 每一次我们运行的时候,如果没有指定 spark.yarn.archive or spark.yarn.jars Spark将在安装路径下的Jar目录,将其所有的Jar包打包然后将其上传到分布式缓存(官网上的原话是:To make Spark runtime jars accessible from YARN side, yo

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

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

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

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

在 Spark 的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用与在集群上启动应用程序.它可以通过一个统一的接口使用所有 Spark 支持的 Cluster Manager,所以您不需要专门的为每个 Cluster Manager 来配置您的应用程序. 打包应用依赖 如果您的代码依赖了其它的项目,为了分发代码到 Spark 集群中您将需要将它们和您的应用程序一起打包.为此,创建一个包含您的代码以及依赖的 assembly jar(或者 “uber” jar).无论是 sbt 还是 Mave

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:

在Mapreduce v1中是使用JobClient来和JobTracker交互完成Job的提交,用户先创建一个Job,通过JobConf设置好参数,通过JobClient提交并监控Job的进展,在JobClient中有一个内部成员变量JobSubmissionProtocol,JobTracker实现了该接口,通过该协议客户端和JobTracker通信完成作业的提交 public void init(JobConf conf) throws IOException { String track

Driver的任务提交过程 1.Driver程序的代码运行到action操作,触发了SparkContext的runJob方法.2.SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数.3.DAGScheduler把Job划分stage,然后把stage转化为相应的Tasks,把Tasks交给TaskScheduler.4.通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中,交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度.5.调度器给Task分配执行Exe

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

解决方法: 找到1.19版本放到spark的jars目录下

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

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 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 术语 Master(standalone):资源管理的主节点(进程) Cluster Manager:在集群上获取资源的外部服务(例如standalone,Mesos,Yarn ) Worker Node(standalone):资源管理的从节点(进程) 或者说管理本机资源的进程 Appl

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,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上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar

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

#!/bin/bash #队列名 根据yarn的队列提交 realtime_queue=root #提交的任务名 my_job_name="OrderQZ" spark-shell --master yarn --deploy-mode client \ --queue $realtime_queue \ #总的executors数 根据数据量与自己的集群资源来分配 --num-executors 35 \ #每个executor的核数 --executor-cores 5 \ #每个

一.Client提交模式 提交命令: ./spark-submit --master spark://node1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadooop2.6.0.jar 100 等价[默认为client]: ./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode client --class org.apache

转载自:http://blog.csdn.net/wzq294328238/article/details/48054525                    通常我们将Spark任务编写后打包成jar包,使用spark-submit进行提交,因为spark是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误.  下面有三个解决方法: 方法一:spark-submit –jars 根据spark官网,在提交任务的时候指定–jars,用逗号分开.这样做的缺