java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig spark任务提交出错. 原因: spark-2.0后jersey升级到了ver2.x版本,但实际使用时还需要1.x.导致报错. 解决办法:利用maven或sbt进行打包,包含jersey依赖.得到jersey-bundle-1.17.1.jar 将jersey-bundle-1.17.1.jar加入$SPARK_HOME/jars目录,重启

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

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

解决方法: 找到1.19版本放到spark的jars目录下

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

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

报错信息如上,具体是运行FusionInsight给的样例SparkPi,在local环境下是可以的,但是如果以yarn-client模式就会卡住,然后120s以后超时,其实以yarn-cluster模式也是会报错的,开始在spark-default-conf 中加上了driver的spark.driver.host = $客户端IP,没用,将服务器各个主机免密登陆,没用,再将客户端的ip添加到主机的hosts文件中,使得hostname就可以直接访问,没用,再将客户端机器的防火墙关闭,host

0. 说明  官方文档  Job Scheduling Spark 调度核心组件: DagScheduler TaskScheduler BackendScheduler 1. DagScheduler direct acycle graph , 有向无环图调度器 高级调度器,面向的是 stage ,为每个 job 计算 stage 的 DAG 图,跟踪 RDD 和 stage 的输出,找出最小的调度策略来执行 job. 该调度器提交 stage 给下层的 Task 调度器,以 taskSet

spark1.4起,在启动master进程时候,同时会有一个restful的服务器,可以接受RESTFUL的请求, 以下是提交应用的示例 curl -X POST http://tssloginsight-spark:6066/v1/submissions/create --header "Content-Type:application/json;charset=UTF-8" --data '{ "action" : "CreateSubmissionR

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

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/

当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (

一.前述 Spark可以和Yarn整合,将Application提交到Yarn上运行,和StandAlone提交模式一样,Yarn也有两种提交任务的方式. 二.具体      1.yarn-client提交任务方式 配置          在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务,具体步骤如下:            注意client只需要有Spark的安装包即可提交任务,不需要其他配置(比如slaves)!!! 提交命令   .

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

不多说,直接上干货! Spark Standalone的几种提交方式 别忘了先启动spark集群!!! spark-shell用于调试,spark-submit用于生产. 1.spark-shell client [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-shell --master spark://master:7077 --deploy-mode client --total-executor-cores 4 --executor

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.