要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时,active master 进程 为 所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. "active master" , spark集群可能有多个master,但是只有一个active master 参与调度,standby…

1.要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时(包含master主备切换),active master 进程为所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. 集群资源发生变化是什么意思呢?这里的集群资源指的主要是cores的变化,注册/移除Executor进程使得集群的free…

随着企业内部业务系统越来越多,基于JVM的服务,通常情况线上环境可能会有多套JDK跑不同的服务.大家都知道基于高版本的Java规范编写的服务跑在低版本的JVM上会出现:java.lang.UnsupportedClassVersionError的异常. Spark 2.2开始移除了对Java 7的支持,大多数情况下,我们的Spark Application是和Hadoop系统公用的JDK,如果Hadoop依赖的JDK版本是7,那我们基于JDK 8编写的Application跑在上面就会出问题.…

非交互式运行Spark Application 的例子 $ cat Count.py import sys from pyspark import SparkContext if __name__ == "__main__": sc = SparkContext() logfile = sys.argv[1] count = sc.textFile(logfile).filter(lambda line: '.jpg' in line).count() print "JPG…

bin/spark-submit --help ... ... --deploy-mode DEPLOY_MODE   Whether to launch the driver program locally ("client") or                               on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")                          …

直接上Master类的代码: case RegisterApplication(description) => { if (state == RecoveryState.STANDBY) { // ignore, don't send response } else { logInfo("Registering app " + description.name) val app = createApplication(description, sender) registerAp…

在一个application内部,不同线程提交的Job默认按照FIFO顺序来执行,假设线程1先提交了一个job1,线程2后提交了一个job2,那么默认情况下,job2必须等待job1执行完毕后才能执行,如果job1是一个长作业,而job2是一个短作业,那么这对于提交job2的那个线程的用户来说很不友好:我这个job是一个短作业,怎么执行了这么长时间. 使用spark的公平调度算法可以在一定程度上解决这个问题,此时,job2不必等待job1完全运行完毕之后就可以获得集群资源来执行,最终的效果的就是…

Spark Core面试篇01 一.简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors.standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的.另外,Ma…

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…