为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) 然后执行 [spark@master spark--bin-hadoop2.]$ su root Password: [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/vm/drop_caches [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/v…

--手工释放linux内存——/proc/sys/vm/drop_caches 总有很多朋友对于Linux的内存管理有疑问,之前一篇日志似乎也没能清除大家的疑虑.而在新版核心中,似乎对这个问题提供了新的解决方法,特转出来给大家参考一下.最后,还附上我对这方法的意见,欢迎各位一同讨论.    当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题. 一.…

先介绍下free命令 Linux free命令用于显示内存状态. free指令会显示内存的使用情况,包括实体内存,虚拟的交换文件内存,共享内存区段,以及系统核心使用的缓冲区等. 语法: free [-bkmotV][-s <间隔秒数>] -b 以Byte为单位显示内存使用情况. -k 以KB为单位显示内存使用情况. -m 以MB为单位显示内存使用情况. -h 以合适的单位显示内存使用情况,最大为三位数,自动计算对应的单位值.单位有: B = bytes K = kilos M = megas…

转载自:http://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/7279986/ linux的内存查看: [root@localhost 0.1.0]# free -m                   total       used       free     shared    buffers     cachedMem:          4032        694       3337          0          0         2…

linux的内存查看: [root@localhost 0.1.0]# free -m                   total       used       free     shared    buffers     cachedMem:          4032        694       3337          0          0         25 需要说明的是,mem的used=free+buffers+cached,有些情况是cached占用很多资源,…

当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题. 一.通常情况 先来说说free命令:引用[root@server ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 249 163 86 0 10 94 -/+ buffers/cache: 58 191 Swap: 511 0 511…

另一篇:http://www.linuxfly.org/post/320/   1.清理前内存使用情况 free -m 2.开始清理  echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 3.清理后内存使用情况 free -m 4.完成! 查看内存条数命令: dmidecode | grep -A16 "Memory Device$"           +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++…

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H…

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H…

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd…

1.spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2.spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop 3.将spark整个目…

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…

一.前述 Spark可以和Yarn整合,将Application提交到Yarn上运行,和StandAlone提交模式一样,Yarn也有两种提交任务的方式. 二.具体      1.yarn-client提交任务方式 配置          在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务,具体步骤如下:            注意client只需要有Spark的安装包即可提交任务,不需要其他配置(比如slaves)!!! 提交命令   .…

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,…

在hadoop/bin目录下有yarn命令 yarn application -kill <applicationId>…

https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/77864246…

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark…

不多说,直接上干货! 请移步 Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) 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)…

之前记录Yarn:Hadoop2.0之YARN组件,这次使用Docker搭建Spark On  Yarn 一.各运行模式 1.单机模式 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上没有问题.其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程拥有1个core) 指令实例: 1)spark-shell --master local 2)spark-shell --master local…

Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源(eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行,如果不用Yarn进行资源分配,MapReduce分到的内存资源会很少,效率低下):资源按需分配,进而提高集群资源利用率等. 相较于Spark自带的Standalone模式,Yarn的资源分配更加细致 Application部署简化,例如Spark,Storm等多种框架的应用由客户端提交后,由Yarn负责资源的管理和调度,利用Container作为…

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar…

1.参考文档: spark-1.3.0:http://spark.apache.org/docs/1.3.0/running-on-yarn.html spark-1.6.0:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/running-on-yarn.html 备注:从spark-1.6.0开始,spark on yarn命令有略微改变,具体参考官方文档,这里以spark 1.3.0集群为主. 2.前期准备 编译spark,参看文档:http://www.cnblogs…

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…

3. Yarn-Cluster Yarn是一种统一资源管理机制,可以在上面运行多种计算框架.Spark on Yarn模式分为两种:Yarn-Cluster和Yarn-Client,前者Driver运行在Worker节点,后者Driver运行在Client节点上.采用Spark on Yarn模式,只需要在一个节点部署Spark就行了,因此部署比较简单. 先介绍一下Yarn-Cluster. 首先把spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar上传到HDFS. 由于Ya…

Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中谈一下Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可 具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark St…

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)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生…

Spark on Yarn模式运行错误: bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client #报错 ​ 查看8088页面上的工作日志 错误原因:在执行任务时检测到虚拟机的内存太小,2.2g的虚拟内存实际值,超过了2.1g的上限,不能满足该任务所需的内存要求,于是Yarn就干掉了执行此任务的contrainer. 解决办法: 在yarn-site.xml文件中加入以下两项配置: <property> <name>yarn.nodem…

spark在yarn模式下配置history server 1.建立hdfs文件– hadoop fs -mkdir /user/spark– hadoop fs -mkdir /user/spark/eventlog– hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark– hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/ 2.history server节点上的配置 在spark-defaults.conf中加入以下配置 spa…