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前言 本文章部分内容翻译自: http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html 应用提交 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于在集群上启动应用程序.它可以通过统一的界面使用Spark支持的所有集群管理器,因此您不必为每个集群管理器配置应用程序. 捆绑应用程序的依赖关系 如果您的代码依赖于其他项目,则需要将它们与应用程序一起打包,以便将代码分发到Spark集群.为此,请创建包含代码及其依赖项的程序…
参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选…
0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…
Spark Standalone模式常见的HA部署方式有两种:基于文件系统的HA和基于ZK的HA 本篇只介绍基于ZK的HA环境搭建: $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS的配置信息: export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop000:2181,hadoop001…
Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater…
Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater…
上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained…