num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut

spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer )    建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因为KryoSerializer比JavaSerializer快,但是有可能会有些Object会序列化失败,这个时候就需要显示的对序列化失败的类进行KryoSerializer的注册,这个时候要配置spark.kryo.registrator参数 Spa

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task times, most recent failure: Lost task , hadoop7, executor ): ExecutorLostFailure (executor exited caused by one of the running tasks) Reason: Container killed by YARN

摘要:         Tachyon是一种分布式文件系统,能够借助集群计算框架使得数据以内存的速度进行共享.当今的缓存技术优化了read过程,可是,write过程由于须要容错机制,就须要通过网络或者是磁盘进行复制操作.Tachyon通过将"血统"技术引入到存储层进而消除了这个瓶颈.创建一个长期的以"血统机制"为基础的存储系统的关键挑战是失败情况发生的时候及时地进行数据恢复.Tachyon通过引入一种检查点的算法来解决问题,这样的方法保证了恢复过程的有限开销以及通过

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台

问题: 用  spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任务时,最后一个executor 执行时间 超过了 160s 导致 timeout而退出,造成任务重新执行造成用时过长.具体请看下面介绍: // :: WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor with n

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,

ExecutorBackend 很简单的接口 package org.apache.spark.executor /** * A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler. */ private[spark] trait ExecutorBackend { def statusUpdate(taskId: Long, state: TaskState, data: ByteB

问题描述与分析 题目中的问题大致可以描述为: 由于某个 Executor 没有按时向 Driver 发送心跳,而被 Driver 判断该 Executor 已挂掉,此时 Driver 要把 该 Executor 上执行的任务发送给另外一个 Executor 重新执行: 默认等待时长为 spark.network.timeout=120s 完整报错大概如下 17/01/13 09:13:08 WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor 5 wit

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) =>  处理启动task的消息

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配

首先由Spark图表理解Worker于Spark中的作用和地位: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYW56aHNvZnQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> Worker所起的作用有下面几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的

首先通过一张Spark的架构图来了解Worker在Spark中的作用和地位: Worker所起的作用有以下几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的指令,启动或者杀掉Driver 3. 报告Executor/Driver的状态到Master 4. 心跳到Master,心跳超时则Master认为Worker已经挂了不能工作了 5. 向GUI报告Worker的状态 说白了,Worker就是整个集群真正干活的.首先看一下Worker重要的数据结构: v

一.Spark心跳概述 前面两节中介绍了Spark RPC的基本知识,以及深入剖析了Spark RPC中一些源码的实现流程. 具体可以看这里: Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(一)简述 这一节我们来看看一个Spark RPC中的运用实例--Spark的心跳机制.当然这次主要还是从代码的角度来看. 我们首先要知道Spark的心跳有什么用.心跳是分布式技术的基础,我们知道在Spark中,是有一个Master和众多的Worker,那么Master怎么知道每

转载自:http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html 问题导读 1.spark共享变量的作用是什么?2.什么情况下使用共享变量?3.如何在程序中使用共享变量?4.广播变量源码包含哪些内容? spark编程中,我们经常会遇到使用全局变量,来累加或则使用全局变量.然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别.不可能在程序中声明一个全局变量,在分布式编程中就可以直接使用.因为代码会分发到多台机器,导致我们认为的全局变量失效.那么spark,spark

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC