在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark History Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下日志事件信息,那么在Application执行结束后,

 Note: driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息. 在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

参考:http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/44786575 为什么需要historyServer? 在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录. Spark history Server就是为了应对这种情况

最近学习Spark,看了一个视频,里面有提到启动spark后,一般都会启动Spark History Server.视频里把 spark.history.fs.logDirectory 设置成了Hadoop上一个目录.配置的是hdfs://ubuntu1:9000/spark 啥的.我原来搭建的Hadoop是HA的,肯定不能这么写.我心血来潮,把hadoop HA改回了集群模式.这下可好,恶梦开始.启动Spark History Server,报连不上hadoop,但是我在浏览器中是能打开的.开

[From]https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/88350345 Spark History Server 是spark内置的一个http服务,通过sbin/sbin/start-history-server.sh启动.History Server启动后,会监听一个端口,同时启动两个定时任务线程,分别用来解析eventLog日志文件和清理过期的eventLog日志文件.Spark History Server启动后,我们可以直接在浏览

在hdfs上建立文件夹/directory hadoop fs -mkdir /directory 进入conf目录  spark-env.sh 增加以下配置 export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=7777 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bjsxt/directory" spark-defaults

通过cloudera的旧版VM(centos6版本)跑spark,之后,想看一下日志研究一下job,stage以及task,压力很大的发现完全没有日志,180088页面打开后: Event log directory: hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/spark/applicationHistoryNo completed applications found! 回过头来还是真心感到spark做得人性化,因为在页面提示中给了两个很重要的信息:一个是spa

在执行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的执行信息.可是该webUI随着应用程序的完毕而关闭port,也就是说,Spark应用程序执行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这样的情况而产生的.通过配置,Spark应用程序在执行完应用程序之后,将应用程序的执行信息写入指定文件夹.而Spark history server能够将这些执行信息装载并以web的方式供用户浏览.       要使用history serv

spark在yarn模式下配置history server 1.建立hdfs文件– hadoop fs -mkdir /user/spark– hadoop fs -mkdir /user/spark/eventlog– hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark– hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/ 2.history server节点上的配置 在spark-defaults.conf中加入以下配置 spa

Spark job server是一个基于Spark的服务系统,提供了管理SparkJob,context,jar的RestFul接口. 专注标注原文链接 http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/6193375.html 使用说明 参考 http://debugo.com/spark-jobserver/ 原理介绍 服务端JobServer首先启动,它会启动一个名叫WebApi的HttpService服务,它提供下面这几个Routes val myRoutes

一.总体思路 以上是我在平时工作中分析spark程序报错以及性能问题时的一般步骤.当然,首先说明一下,以上分析步骤是基于企业级大数据平台,该平台会抹平很多开发难度,比如会有调度日志(spark-submit日志).运维平台等加持,减少了开发人员直接接触生成服务器命令行的可能,从物理角度进行了硬控制,提高了安全性. 下面我将带领大家从零到一,从取日志,到在Spark WebUI进行可视化分析相关报错.性能问题的方法. 二.步骤 (一)获取applicationID 1.从调度日志获取 一般企业级大

# MainApplicationProperties # --master yarn --deploy-mode client 下的配置, client 模式表示,driver 是在本地机器上跑的,thrift server 设置就是 client 模式,这样会方便从 driver 中拿数 # spark job 临时保存的目录 spark.local.dir /tmp # spark YARN Application Master 申请的内存,这个中会保存查询返回的数据,所以设置的大一些比较

ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个SparkSQL的应用程序,而通过JDBC/ODBC连接进来的客户端共同分享这个SparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据:ThriftServer启动时还开启一个侦听器,等待JDBC客户端的连接和提交查询.所以,在配置ThriftServer的时候,至少要配置ThriftServe

默认情况下是没有启动的,需要配置完后手工启动服务. 1. 修改mapred-site.xml,添加如下内容(cluster mode, RM) <property>     <name>mapreduce.jobhistory.address</name>     <value>master:10020</value> </property> <property>      <name>mapreduce.jo

HDP版本:2.6.4.0 Kylin版本:2.5.1 机器:三台 CentOS-7,8G 内存 Kylin 的计算引擎除了 MapReduce ,还有速度更快的 Spark ,本文就以 Kylin 自带的示例 kylin_sales_cube 来测试一下 Spark 构建 Cube 的速度. 一.配置Kylin的相关Spark参数 在运行 Spark cubing 前,建议查看一下这些配置并根据集群的情况进行自定义.下面是建议配置,开启了 Spark 动态资源分配: ## Spark conf

SparkConfiguration 这一章节来看看 Spark的相关配置. 并非仅仅能够应用于 SparkStreaming, 而是对于 Spark的各种类型都有支持. 各个不同. 其中中文参考链接版本是2.2, 而当前文档的版本是2.4.4 另外就是 关于Python R Spark SQL的相关配置均没有加入. 官方链接: Spark Configuration 中文参考链接: Spark 配置 Spark 提供了三个地方来设置配置参数: Spark properties 控制着绝大多数的

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App