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…

在hive里建一个数据库test,在数据库里建了一张表user,然后在Spark程序中使用Spark sql读取这张表 "select * form test.user" 当部署模式是spark stand模式和yarn-client模式时,程序可以正常运行,但yarn-cluster模式就报了找不到“test.user”表的错误. 解决办法: spark和hive整合,把hive-site.xml加到spark根目录的conf下,所以,要在提交Spark任务的时候,要把hive-si…

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…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma…

本課主題 Master 资源调度的源码鉴赏 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.TaskScheduler.SchedulerBackend 等进行的作业调度 资源调度是指应用程序如何获得资源 任务调度是在资源调度的基础上进行的,没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木 Master 资源调度的源码鉴赏 因為 Master 負責資源管理和調度,所以資源調度方法 schedu…

SQL Server 2005高可用性模式下创建数据库镜像   高可用性模式下创建数据库镜像 第一步: --创建镜像用数据库-在主服务器上操作 create database db_mirror on ( name = db_mirror_data, filename = N'c:\db_mirror.mdf' ) log on ( name = db_mirror_log, filename = N'c:\db_mirror.ldf' ) go alter database db_mirror…

本课主题 Master 资源调度的源码鉴赏 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.TaskScheduler.SchedulerBackend 等进行的作业调度 资源调度是指应用程序如何获得资源 任务调度是在资源调度的基础上进行的,没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木 Master 资源调度的源码鉴赏 因为 Master 负责资源管理和调度,所以资源调度方法 scheduer 位于 Master.scala 这个类中,当注册程序或者资源发送改变的时候都会导致…

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…

请直接查看原文:https://blog.yourtion.com/fix-log4js-with-pm2-not-work.html 之前一直使用 debug 还有 console.log 去打日志,或者使用文件日志模块,之前用 log4js 也主要为了把日志传输到 ELK 上.新的项目上决定使用 log4js 来全面统一项目中的日志,所以统一构建了一个日志配置. 在本地调试还有早期测试服务器部署都工作正常,多个配置项也输出正常,但是在部署到正式服的时候,发现日志不输出了,文件也没了记录,在生…

通常的redis排序我们可以这么做: 比如按商品价格排序:sort goods_id_set by p_*_price 这样在非集群模式下是没问题的,但如果在集群模式下,就会报错: 说是在集群模式下不能用sort的by子句,因为在集群模式下,上面的p_*_price匹配的key可能分布在不同的节点的slot中,所以无法做到排序. 那怎么办咧?别急,办法还是有的,我们就用 SortedSet 怎么用呢?很简单,看代码: 我们先添加几个商品,并赋上价格 zadd goods_prices 10 1…

目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s…

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…

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升…

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…

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,…

Spark的各种运行模式虽然启动方式,运行位置,调度手段有所不同,但它们所要完成的任务基本都是一致的,就是在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Job的需要管理和运行Task,这里粗略的列举一下在运行调度过程中各种需要考虑的问题 环境变量的传递 Jar包和各种依赖文件的分发 Task的管理和序列化等 用户参数配置 用户及权限控制 环境变量的传递 Spark的运行参数有很大一部分是通过环境变量来设置的,例如Executor的内存设置,Library路径等等.Local模式当然不存在环境变量的传递问…

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾…

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络…

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4…

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果…

简单地说,Shark 的下一代技术 是Spark SQL. 由于 Shark 底层依赖于 Hive,这个架构的优势是对传统 Hive 用户可以将 Shark 无缝集成进现有系统运行查询负载. 但是也看到一些问题:一方面,随着版本升级,查询优化器依赖于 Hive,不方便添加新的优化策略,需要进行另一套系统的学习和二次开发,学习成本很高. 另一方面, MapReduce是进程级并行,例如: Hive 在不同的进程空间会使用一些静态变量,当在同一进程空间进行多线程并行执行,多线程同时写同名称的静态变量…

Spark Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400…

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前…

Catalyst Catalyst是与Spark解耦的一个独立库,是一个impl-free的运行计划的生成和优化框架. 眼下与Spark Core还是耦合的.对此user邮件组里有人对此提出疑问,见mail. 以下是Catalyst较早时候的架构图,展示的是代码结构和处理流程. Catalyst定位 其它系统假设想基于Spark做一些类sql.标准sql甚至其它查询语言的查询,须要基于Catalyst提供的解析器.运行计划树结构.逻辑运行计划的处理规则体系等类体系来实现运行计划的解析.生成.优化…

技术格言 世界上并没有完美的程序,但是我们并不因此而沮丧,因为写程序就是一个不断追求完美的过程. 什么是脑裂 字面含义 首先,脑裂从字面上理解就是脑袋裂开了,就是思想分家了,就是有了两个山头,就是有了两个主思想. 技术定义 在高可用集群中,当两台高可用服务器在指定的时间内,由于网络的原因无法互相检测到对方心跳而各自启动故障转移功能,取得了资源以及服务的所有权,而此时的两台高可用服务器对都还活着并作正常运行,这样就会导致同一个服务在两端同时启动而发生冲突的严重问题,最严重的就是两台主机同时占用一个…

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach…

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源…

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using…