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.

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

spark通過idea远程提交job到yarn: Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in i

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

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

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:

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

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

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

Spark远程调试脚本: #调试Master,在master节点的spark-env.sh中添加SPARK_MASTER_OPTS变量 export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000" #启动Master sbin/start-master.sh #调试Worker,在worker节点的spark-env.sh中添加SPARK_WORKER_

问题背景:     最近在重新整理手中的一个项目,目前该项目分为PC项目,手机项目,某第三方接口项目,第三方接口服务项目和手机项目     因为之前规划的原因,原来的四个项目是分两个解决方案来管理的     PC解决方案: #PC解决方案,2015年从Vss迁移到Git 一共三个项目 #F:\WWW\F.COM\WWW Flight.sln Flight.suo Web #PC项目 Qr #第三方接口项目 2015年新增项目,也使用PC解决方案但用分支进行管理,维护单独的通用项目,目前已经将通用

Spark远程调试                          本例子介绍简单介绍spark一种远程调试方法,使用的IDE是IntelliJ IDEA.   1.了解jvm一些参数属性   -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888   这里对上面的几个参数进行说明:-Xdebug 启用调试特性-Xrunjdwp 启用JDWP实现,包含若干子选项:transport=dt_socket JPDA

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

两个类,一个HDFS文件操作类,一个是wordcount 词数统计类,都是从网上看来的.上代码: package mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apac

Spark远程调试函数 1.sendInfo 该函数用于分布式程序的调试,非常方便,在spark的rdd操作中嵌入sendInfo,启动nc服务器后,可以收集到所有需要的运行时信息,该函数可以捕获host.进程id.线程名称等主要的信息. 2.函数实现 def sendInfo(obj: Object, m: String, param: String) = { import java.net.InetAddress import java.lang.management.ManagementF

Github的使用/git远程提交代码到Github Github是全球最大的社交编程及代码托管网站 Git是一个开源的分布式版本控制系统 1.基本概念 Repository(仓库):仓库用于存放项目代码,一个项目对应一个仓库 Star(收藏):收藏其他开源项目 Fork(复制别人项目到自己的仓库中,在自己仓库中修改项目代码不会对源仓库有影响) Pull Request(发出合并请求):fork别人代码后,可以像源仓库发出请求合并申请,将自己的代码合并到源仓库中) Issue(事件):发现代码由

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