转载标明出处 http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/07ef4bda071b1519f404f26503fcba44.html Spark_总结七_troubleshooting 1.yarn-client模式引起网卡流量激增问题? 一个Driver和Executor中的task频繁进行通信,通信消息特别多,通信的频率特别高,运行完一个stage,接着运行下一个stage,又是频繁的通信.    解决:yarn-cluster       yarn-clien

client模式下,响应的接口wlan0 加入桥接时出现如下错误: root@root:~# brctl addif br-lan wlan0brctl: bridge br-lan: Operation not supported. 查看相应busybox代码(brctl.c),函数为 brctl_main, strncpy_IFNAMSIZ(ifr.ifr_name, br);  if (key == ARG_addif || key == ARG_delif) { /* addif or

1.spark standalone模式下,worker与executor是一一对应的. 2.如果想要多个worker,那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2,那么开启集群后, 每个节点就是两个worker了,然后启动任务后,每个节点就是两个executor啦 3.提高每个executor配置(即内核和内存)后,会增加集群的处理性能.  嗯,反正测试的结果就是这样的.  (同样的数据量同样的结点,然后executor的配置不同)

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

1.client mode: In client mode, the driver is launched in the same process as the client that submits the application..也就是说在Client模式下,Driver进程会在当前客户端启动,客户端进程一直存在直到应用程序运行结束. 该模式下的工作流程图主要如下: 工作流程如下: 1.启动master和worker . worker负责整个集群的资源管理,worker负责监控自己的cpu

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,

Spark运行模式有Local,STANDALONE,YARN,MESOS,KUBERNETES这5种,其中最为常见的是YARN运行模式,它又可分为Client模式和Cluster模式.这里以Spark自带的SparkPi来说明这些运行模式. 本文作为第一篇,先结合SparkPi程序来说明Yarn Client方式的流程. 以下是Spark中examples下的SparkPi程序. // scalastyle:off println package org.apache.spark.exampl

在spark yarn模式下跑yarn-client时出现无法初始化SparkContext错误. // :: INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1428293579539_0001_m_000003_0, Status : FAILED Container [pid=,containerID=container_1428293579539_0001_01_000005] GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选

前言 之前的文章尤其是讲解GC的时候提到了很多的概念,比如内存溢出和内存泄露.并行与并发.Client模式和Server模式.Minor GC和Full GC,本文详细讲解下这些概念的区别. 内存溢出和内存泄露的区别 1.内存溢出 内存溢出指的是程序在申请内存的时候,没有足够大的空间可以分配了. 2.内存泄露 内存泄露指的是程序在申请内存之后,没有办法释放掉已经申请到内存,它始终占用着内存,即被分配的对象可达但无用.内存泄露一般都是因为内存中有一块很大的对象,但是无法释放. 从定义上可以看出,内

部分商用虚拟机中,Java程序最初是通过解释器对.class文件进行解释执行的,当虚拟机发现某个方法或代码块运行地特别频繁的时候,就会把这些代码认定为热点代码Hot Spot Code(这也是我们使用的虚拟机HotSpot名称的由来).为了提高热点代码的执行效率,在运行时,虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码,并进行各种层次的优化,完成这个任务的编译器叫做即时编译器(Just In Time Compiler,即JIT编译器).JIT编译器并不是虚拟机必需的部分,Java虚拟机规范并

嵌入式以太网模块采用TTL电平串口,支持TCP Server,TCP Client,UDP Slave,UDP Master,TCP-ZSD,UDP-ZSD多种通信协议,TCP服务器模式支持多连接,可以实现多台主机同时访问用户设备.TCP通信协议支持多种模式连接,下面主要说明一下TCP Client模式. 1) TCP Client 为 TCP 网络服务提供客户端连接.主动向服务器发起连接请求并建立连接,用于实现串口数据和服务器数据的交互.根据TCP协议的相关规定,TCP Client是有连接和

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

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 Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了

本課主題 Master 资源调度的源码鉴赏 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.TaskScheduler.SchedulerBackend 等进行的作业调度 资源调度是指应用程序如何获得资源 任务调度是在资源调度的基础上进行的,没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木 Master 资源调度的源码鉴赏 因為 Master 負責資源管理和調度,所以資源調度方法 schedu