Spark集群和任务执行

【Spark集群和任务执行】的更多相关文章

Spark集群和任务执行

[前言:承接<Spark通识>篇] Spark集群组件 Spark是典型的Master/Slave架构,集群主要包括以下4个组件: Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数.类比于MapReduce的MRAppmaster Master:主节点,控制整个集群,监控worker.在Yarn模式中为全局资源管理器 Worker:从节点,负责控制计算节点,启动Executor.类比Yarn中的节点资源管理器 Executor:运算任务执行器,运行…

Spark集群无法停止的原因分析和解决

今天想停止spark集群,发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止.提示: no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 上网查了一些资料,再翻看了一下stop-all.sh,stop-master.sh,stop-slaves.sh,spark-daemon.sh,spark-daemons.sh等脚本,发现很有可能是由…

使用Docker搭建Spark集群（用于实现网站流量实时分析模块）

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(…

Docker中提交任务到Spark集群

1. 背景描述和需求数据分析程序部署在Docker中,有一些分析计算需要使用Spark计算,需要把任务提交到Spark集群计算. 接收程序部署在Docker中,主机不在Hadoop集群上.与Spark集群网络互通. 需求如下 1.在Docker中可程序化向Spark集群提交任务 2.在Docker中可对Spark任务管理,状态查询和结束 2. 解决方案在Docker中搭建一套Spark.Hadoop环境.任务通过spark-submit --master yarn --deploy-mo…

如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境

摘要:本文介绍如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境. 本文分享自华为云社区<基于Jupyter Notebook 搭建Spark集群开发环境>,作者:apr鹏鹏. 一.概念介绍: 1.Sparkmagic:它是一个在Jupyter Notebook中的通过Livy服务器 Spark REST与远程Spark群集交互工作工具.Sparkmagic项目包括一组以多种语言交互运行Spark代码的框架和一些内核,可以使用这些内核将Jupyter Notebook中的代码转…

大数据技术之_19_Spark学习_01_Spark 基础解析 + Spark 概述 + Spark 集群安装 + 执行 Spark 程序

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

Spark集群的任务提交执行流程

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma…