spark Master是spark集群的首脑,负责资源调度,任务分配,负载平衡等功能 以下是master启动流程概述 通过shell进行对master进行启动 首先看一下启动脚本more start-master.sh 此时我们知道最终调用的是org.apache.spark.deploy.master.Master 这是Master源码: private[spark] object Master extends Logging { val systemName = "sparkMaster&

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar

Master作为Spark Standalone模式中的核心,如果Master出现异常,则整个集群的运行情况和资源都无法进行管理,整个集群将处于无法工作的状态. Spark在设计的时候考虑到了这种情况,Master可以起一个或者多个Standby Master,当Master出现异常的时候,Standy Master 将根据一定规则确定一个接管Master.在Standalone模式中Spark支持下面集中策略(spark-env.sh配置spark.deploy.recoveryMode):

我们在初始化SparkConf时,或者提交Spark任务时,都会有master参数需要设置,如下: conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) /bin/spark-submit \ --cluster cluster_name \ --master yarn-cluster \ ... 但是这个master到底是何含义呢?文档说是设定master url,但是啥是ma

1.我理解常用的Spark部署方式有三种 1).本地服务,就是所谓的local,在IDE上本地跑程序,用于调试 2).Standalone,使用自己的master/worker进行服务的调度.  脱离yarn的资源管理 3).Spark on yarn. 使用yarn来进行资源的调度 2.在spark-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ,这样就可以使用hdfs了. 3.提交应用使用bin/spark-submit,通过指定master来确定是使用什么模式,即spa

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 一.搭建集群组建方案:master:PCS101,slave:PCS102.PCS103 搭建方式一:Standalone 步骤一:解压文件 改名 [root@PCS101 src]# -bin-hadoop2..tgz -C /usr/local [root@PCS101 local]#

经过几天闲暇时间的学习,终于又理解的深入了一些,关于Spark Client如何提交作业也更清晰了点. 在整体的流程图上是这样的: 大体的思路就是应用程序通过SparkSubmit提交程序后,自动在当前的JVM中启动Driver,然后与Master通信创建Excutor执行相应的任务. 自己整理了下流程图 以及的组件图: 可以看到大概是下面的步骤: 新建SparkContext 创建对应的scheduler和schedulerBackend val (sched, ts) = SparkCont

spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode cluster --driver-cores 2 --driver-memory 100M --class org.apache.spark.examples.SparkPi /home/hadoop/hadoop_home/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100 启动后发现在网页 master:8080 找不到完成后

Master和Worker是执行任务之前存在的进程 (类似于公司) Driver和Excutor是任务执行之后存在的进程(类似于公司接到项目后才成立的项目小组) 启动步骤: 启动Master资源管理进程和Work进程 有任务来执行时会启动Driver进程,然后向Master资源管理进程进行注册并申请资源 Master资源管理进程分配资源给Worker进程 Work进程开启Executor进程, Worker进程向Master进程报告Executor的状态 Executor(持有Driver对象引

Hbase启动出问题 2019-12-15 09:59:57,183 WARN [hadoop:16000.activeMasterManager] hdfs.DFSClient: DFS Read org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-1472472866-192.168.121.133-1568433211461:blk_1073741842_1018 file=/hbase/hbas

这个问题困扰过我一段时间,它其实是说未能选举出一个主节点,最后在官网教程中找到答案. 首先是启动(链接): 总结下来就是,如果ES集群是第一次启动,那么需要 cluster.initial_master_nodes 配置指定一个master类型的节点列表来进行选举一个主节点. 另外,已经加入集群的几点信息保存在data目录下,以供下次启动使用,这样也就是说cluster.initial_master_nodes就不在起作用了. 接着是选举配置(链接) 大致意思是说,每个ES集群都维护一个选举配置

./spark-sql --conf spark.driver.maxResultSize=8g --driver-memory 20g --conf  spark.kryoserializer.buffer.max=1G  --conf spark.kryoserializer.buer=64m 测试语句: select h02.pvcode, h02.empi, h02.stay, h02.create_time,diag.name_diag,h02.remark chief, h05.re

解决方法:在sbin目录下的spark-config.sh 中添加对应的jdk 路径,然后使用scp -r 命令复制到各个worker节点

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di

1)本地目录/home/hadoop/test下的test4.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开)如下所示: [hadoop@master test]$ sudo vim test4.txt dajiangtai hadoop hive hbase spark 2)启动hiveserver2 [hadoop@master test]$ cd ${HIVE_HOME}/bin [hadoop@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x hadoop hadoop Ja

启动hadoop再启动spark后jps,发现master进程和worker进程同时存在,调试了半天配置文件. 测试发现,当我关闭hadoop后 worker进程还是存在, 但是,当我再关闭spark之后再jps,发现worker进程依旧存在 于是想起了在~/spark/conf/slaves 中配置的slave1 slave2 上面还有个localhost,直接删去localhost,然后kill -s 9  worker进程. 初次测试这样解决了error,但是不知道是不是暂时的,如若有问题

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3858065.html 为了更深入的了解spark,现开始对spark源码进行分析,本系列文章以spark 1.0.0版本源码作为分析对象.今天主要分析下standalone部署方式的启动过程 1.Spark Standalone组件 Standalone部署方式是一种典型master-slave模式,在这种模式下主要包含三个组件:Master(Cluster Manager).Worker(slave

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone

Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题.如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper) ZooKeeper提供了一个Leader El