解决方法:在sbin目录下的spark-config.sh 中添加对应的jdk 路径,然后使用scp -r 命令复制到各个worker节点…

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla…

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate…

情况:某套代码是用jdk 1.6编译,然后电脑的JAVA_HOME系统变量配的是jdk1.7的,在tomcat启动时报错 The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly,中文意思是JAVA_HOME定义不正确,去系统变量看指向的是jdk 1.7,当然不正确了,那如何为这个tomcat单独指定一个JAVA_HOME? 方法: Tomcat的jre配置,原来是 改成jdk路径(也就是去掉jre) PS:在myeclipse里to…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

1.我理解常用的Spark部署方式有三种 1).本地服务,就是所谓的local,在IDE上本地跑程序,用于调试 2).Standalone,使用自己的master/worker进行服务的调度.  脱离yarn的资源管理 3).Spark on yarn. 使用yarn来进行资源的调度 2.在spark-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ,这样就可以使用hdfs了. 3.提交应用使用bin/spark-submit,通过指定master来确定是使用什么模式,即spa…

hadoop启动守护进程 sbin/start-dfs.sh 报如下错误:JAVA_HOME is not set and could not be found 解决办法(JAVA_HOME修改为具体的路径):vim etc/hadoop/hadoop-env.sh…

经过几天闲暇时间的学习,终于又理解的深入了一些,关于Spark Client如何提交作业也更清晰了点. 在整体的流程图上是这样的: 大体的思路就是应用程序通过SparkSubmit提交程序后,自动在当前的JVM中启动Driver,然后与Master通信创建Excutor执行相应的任务. 自己整理了下流程图 以及的组件图: 可以看到大概是下面的步骤: 新建SparkContext 创建对应的scheduler和schedulerBackend val (sched, ts) = SparkCont…

spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode cluster --driver-cores 2 --driver-memory 100M --class org.apache.spark.examples.SparkPi /home/hadoop/hadoop_home/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100 启动后发现在网页 master:8080 找不到完成后…

spark Master是spark集群的首脑,负责资源调度,任务分配,负载平衡等功能 以下是master启动流程概述 通过shell进行对master进行启动 首先看一下启动脚本more start-master.sh 此时我们知道最终调用的是org.apache.spark.deploy.master.Master 这是Master源码: private[spark] object Master extends Logging { val systemName = "sparkMaster&…