(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

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.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

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

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

./bin/spark-shell --master yarn 2019-07-01 12:20:13 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use

spark提交作业命令: ./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.zjlantone.hive.SparkOperatorHiveTest --total-executor-cores 8 --executor-cores 1 --driver-memory 10g --conf spark.driver.maxResultSize=8g --executor-memory 2g /opt/sparkJob/M

1.任务是提交在yarn上的,查看 resourceManager页面 有如下信息 Current usage: 58.4 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. 2.解决方法 yarn-site.xml的中加上 <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

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

client作用:提交一个应用程序查看一个应用程序的运行状态(通过application master) 第一步:提交MR程序到ResourceManager,ResourceManager为这个应用程序的ApplicationMaster申请资源,申请到资源后第二步:与资源对应的NodeManager通信,让其启动MR App Mstr,第三,四步:MR App Mstr启动起来后,跟RM交互,申请资源,比如拿到的资源在另一个节点第五,六步:MR App Mstr与资源对应的NodeManag

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

1.spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2.spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop 3.将spark整个目

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 折腾了很久,终于开始学习Spark的源码了,第一篇我打算讲一下Spark作业的提交过程. 这个是Spark的App运行图,它通过一个Driver来和集群通信,集群负责作业的分配.今天我要讲的是如何创建这个Driver Program的过程. 作业提交方法以及参数 我们先看一下用Spark Submit提交的方法吧,下面是从官方上面摘抄的内容. # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apach

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其

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

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

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