Spark版本:2.2.0_2.11 我们在项目中通过Spark SQL JDBC连接MySQL,在启动Driver/Executor执行的时候都碰到了这个问题.网上解决方案我们全部都试过了,奉上我们自己验证通过的方案: 1.在spark2-submit中指定好如下配置(我们使用的是mysql-connector-java-5.1.38.jar): --driver-class-path /local/to/path/mysql-connector-java-5.1.38.jar 2.在每台Da

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

Machine and statistical learning wizards are becoming more eager to perform analysis with Spark MLlibrary if this is only possible. It’s trendy, posh, spicy and gives the feeling of doing state of the art machine learning and being up to date with th

1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

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

无论用YARN cluster和YARN client来跑,均会出现如下问题. [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ > --master y

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是

Yarn-cluster VS Yarn-client 从广义上讲,yarn-cluster适用于生产环境:而yarn-client适用于交互和调试,也就是希望快速地看到application的输出. 在我们介绍yarn-cluster和yarn-client的深层次的区别之前,我们先明白一个概念:Application Master.在YARN中,每个Application实例都有一个Application Master进程,它是Application启动的第一个容器.它负责和Resource

一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. Please check if the requested resources are available in the YARN cluster,表面现象是 yarn 集群资源可能不够,实际yarn 集群资源是够用的. 查看flink jobmanager的日志,发现日志中一直在出现如下报错: C

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

on yarn https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/deployment/yarn_setup.html flink on yarn两种方式 第一种方式:在yarn上启动一个长期运行的flink集群 可以把yarn和hdfs相关配置文件拷贝到flink配置目录下,或者直接指定yarn和hdfs配置文件对应的路径 export HADOOP_CONF_DIR=/root/flink-1.8.2/confcd

这篇文章是我来Hulu这一年做的主要工作,结合当下流行的两个开源方案Docker和YARN,提供了一套灵活的编程模型,目前支持DAG编程模型,将会支持长服务编程模型. 基于Voidbox,开发者可以很容易的写出一个分布式的框架,Docker作为运行的执行引擎,YARN作为集群资源的管理系统. 同时这篇文章也发表在Hulu官方的技术博客上:http://tech.hulu.com/blog/2015/08/06/voidbox-docker-on-yarn/ csdn在线:http://huiyi

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar

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

资源管理器高可用性 . The ResourceManager (RM) is responsible for tracking the resources in a cluster, and scheduling applications (e.g., MapReduce jobs). Prior to Hadoop 2.4, the ResourceManager is the single point of failure in a YARN cluster. The High Avail

spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 启动日志,错误信息如下 其中"Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME",只是一个警告,官方的解释如下: 大概是说:如果 spark.

Yarn 工作架构 最近随着集群大家开始频繁使用集群,资源调度的问题越发的凸显出来.需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理,以及到底在背后做了一些什么事情. 来看一下下面这张图. yarn 里面有两个大的角色,这个也很容易在 yarn 里面的配置看到. 一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配,他会往 Node Manager 分配一个 App Master. 然后 App Master 会向 Resource Manager 申请资源.这个时候 R

When run SparkSubmit --class [mainClass], SparkSubmit will call a childMainClass which is 1. client mode, childMainClass = mainClass 2. standalone cluster mde, childMainClass = org.apache.spark.deploy.Client 3. yarn cluster mode, childMainClass = org

之前也介绍过使用yarn api来submit spark任务,通过提交接口返回applicationId的用法,具体参考<Spark2.3(四十):如何使用java通过yarn api调度spark app,并根据appId监控任务,关闭任务,获取任务日志>; 但是我更喜欢使用该篇文章中介绍的使用java来调用spark-submit.sh shell提交任务,并从spark-sbumit.sh执行界面获取applicationId的方案.使用hadoop api方式需要配置好环境,以及根据