今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will…

Spark HA的配置网上很多,最近我在看王林的Spark的视频,要付费的.那个人牛B吹得很大,本事应该是有的,但是有本事,不一定就是好老师.一开始吹中国第一,吹着吹着就变成世界第一.就算你真的是世界第一,视频(2.Spark内核解密(11-43讲全)中的第12课)里关于spark.deploy.zookeeper.url的说法是错误的.他说应该配置的是spark的master的地址,后来他在配置的几台机器上都启动了Spark master和zookeeper.实际上这里的URL指的是zooke…

今天在公司提交一个Spark 读取hive中的数据,写入JanusGraph 的app,自己本地调试没有问题,放入环境中提交到yarn 中时,发现app 跑不起. yarn 中日志,也比较明显,app引用到 janusGraph 中的 StandardIDPool 找不到StopWatch.class 的方法:createStarted,就是Guava 包中找不到该方法.我自己也把的app depends中的Guava 1.6.0 反编译,那个方法也是存在的. 应用没有跑起来,没法看到yarn…

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…

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…

1.关于mapreduce on yarn 来提交job的流程 yarn=resourcemanager(RM)+nodemanager(NM) client向RM提交任务 RM向NM分配applicationMaster(AM),并找到有一个容器,生成一个MR app mstr MR app mstr向RM申请资源 在NM容器中找到MR app mstr,启动开来 MR app mstr监控和调度TASK的运行 MR app mstr向RM提交信息 2.配置 将Hadoop的配置文件添加到Sp…

MRv1 VS MRv2 MRv1: - JobTracker: 资源管理 & 作业控制- 每个作业由一个JobInProgress控制,每个任务由一个TaskInProgress控制.由于每个任务可能有多个运行实例,因此,TaskInProgress实际管理了多个运行实例TaskAttempt,每个运行实例可能运行了一个MapTask或ReduceTask.每个Map/Reduce Task会通过RPC协议将状态汇报给TaskTracker,再由TaskTracker进一步汇报给JobTrac…

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO…

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完…

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.…