转自:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/52132646 一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id 二.通过spark UI查询

为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) 然后执行 [spark@master spark--bin-hadoop2.]$ su root Password: [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/vm/drop_caches [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/v

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode client \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:21:14 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.2.118/11/27 21:21:15 WARN util.NativeCodeLoa

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using

hadoop Spark On Yarn工作原理

1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式都无法运行,在NodeManager端的日志都是说Connection Refused,连接不上Driv

原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在

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

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,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何

问题一: 18/03/15 07:59:23 INFO yarn.Client: client token: N/A diagnostics: Application application_1521099425266_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1521099425266_0002_000002 exited with exitCode: 1 For more detailed output, check app

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H

本文转自 http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3889959.html 1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式

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,

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

本来不打算写的了,但是真的是闲来无事,整天看美剧也没啥意思.这一章打算讲一下Spark on yarn的实现,1.0.0里面已经是一个stable的版本了,可是1.0.1也出来了,离1.0.0发布才一个月的时间,更新太快了,节奏跟不上啊,这里仍旧是讲1.0.0的代码,所以各位朋友也不要再问我讲的是哪个版本,目前为止发布的文章都是基于1.0.0的代码. 在第一章<spark-submit提交作业过程>的时候,我们讲过Spark on yarn的在cluster模式下它的main class是or