转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

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

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第四部分是讲的是Spark在集群上运行的知识点. 一.Spark应用组件介绍 二.Spark在集群运行过程 三.Spark配置 四.Spark资源分配 一.Spark应用组件介绍 Spark应用组件有三个:驱动器.集群管理器和执行器. 驱动器节点:有两个职责:把用户转为任务和为执行器节点调度任务. 执行器节点:负责在Spark作业中运作任务. 集群管理器:Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点. 集群管理器:为了方便多人调度时合

  在之前的一篇文章我们介绍了如何编写在yarn集群提交运行应用的AM的yarnClient端,现在我们来继续介绍如何编写在yarn集群控制应用app运行的核心模块 ApplicationMaster.   首先,介绍下我们要在yarn集群上运行的应用程序 HelloWorld. 这个应用很简单,就是一个主函数,启动的时候打印一句话表明应用已经启动,结束的时候打印一句话表明应用运行结束.   现在我们要用AM把这个应用在YARN集群上运行起来.   上篇文章我们写到 用 YarnClient 提

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

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

主要完成hadoop集群搭建和yarn上运行flink 1.搭建hadoop伪集群 主要是搭建hadoop MapReduce(yarn)和HDFS 1.1 下载&配置环境变量 这里下载的hadoop二进制包为 2.7.7,下载后解压到本地,假设是/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 #HADOOP VARIABLES START export HADOOP_INSTALL=/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 export HADOOP_HOME=$HADOOP_INS

前提条件 1.CDH安装spark服务 2.下载IntelliJ IDEA编写WorkCount程序 3.上传到spark集群执行 一.下载IntellJ IDEA编写Java程序 1.下载IDEA 官网地址:http://www.jetbrains.com/idea/  下载IntlliJ IDEA后,进行安装. 2.新建Java项目 1.点击File 2.点击New Project 3.点击Java 注意:Project SDK要选择本机安装的JDK的位置,由于我的JDK是1.7,所以下面的

1.YARN是什么 YARN  (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者) 是hadoop上的一种资源调度器,它是一个通用资源管理系统,可以为上层应用提供统一的资源管理和调度.   2.yarn的结构   YARN的结构是一个典型的主从结构(MASTER/SLAVER) 其中的ResourceManager(简称为RM),是一个全局的资源调度器,负责整个系统的资源管理和分配. 然后NodeManager(简称为NM),则是每个节点上的资源和任务管理器,他

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

./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-shell On Yarn spark-shell \ --master yarn-client \ --executor-memory 1G \ --num-executors 10 spark-sql On Yarn spark-sql \ --master yarn \ --executor-memory 1G \ --num-executors 10 spark-sql显示表头 spark-sql \ --master yarn \ --executor-memory 1G

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

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

Spark本地安装与配置 下载spark后解压,并cd到解压目录下 运行实例程序测试是否一切正常 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi 在本地模式下设定要使用的线程数目local[N] master=local[2] ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi Spark集群 Spark集群由两类程序构成:一个驱动程序和多个执行程序. 本地模式中,所有的处理都是运行在一个

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

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