Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

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

之前已经写过很多次部署spark 的博客,但是之前部署都是照瓢画葫芦,不得其中的细节,并且以前都是部署spark on yarn 部署环境 scala 2.10.2,jdk 1.6,spark 版本1.3.1 下载地址:https://spark.apache.org/downloads.html 两台ubuntu14.04 x64桌面版,其中ubuntu1 做master , ubuntu2 做slave, spark 版本为 1.3.1 部署spark 前,首先要做的配置两台机器的信任关系,

就在昨天,北京时间5月30日20点多.Spark 1.0.0最终公布了:Spark 1.0.0 released 依据官网描写叙述,Spark 1.0.0支持SQL编写:Spark SQL Programming Guide 个人认为这个功能对Hive的市场的影响非常小.但对Shark冲击非常大.就像win7和winXP的关系,自相残杀嘛? 这么着急的公布1.x 版是商业行为还是货真价实的体现,让我们拭目以待吧~~~~ 本文是CSDN-撸大湿原创,如要转载请注明出处,谢谢:http://blog

最近看到明风的关于数据挖掘平台下实用Spark和Yarn来做推荐的PPT,感觉很赞,现在基于大数据和快速计算方面技术的发展很快,随着Apache基金会上发布的一个个项目,感觉真的新技术将会不断出现在大家的面前. 作为技术发烧友,作为一个看客,来围观下,不过从PPT中列出来的技术来看,未来的发展趋势还是说是有的,而且还是很有发展前景的. 现在Spark和Yarn也就发布2年多的时间,随着社区力量的跟上,不断的将之前的项目都放到一个更好的资源架构的整合上来实现.特别是放到内存上来实现,在速度和效率上

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,

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

. 一.Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件.新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配. 主要包含三个组件ResourceManager .NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container. 1.ResourceManager(RM)  就是所谓的资源管理器,每个集群一个,实现全局的资源管理和任务调度.它可以处理客户端提交计算

原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配

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,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

Running Spark on YARN 对 YARN (Hadoop NextGen) 的支持是从Spark-0.6.0开始的,后续的版本也一直持续在改进. Launching Spark on YARN 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的(客户端)配置文件的目录.这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager.此目录中包含的配置将分发到YARN群集,以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置.如果配置引用了不受

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

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

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

1 服务器分布 服务器 说明 192.168.1.100 NameNode 192.168.1.101 DataNode 192.168.1.102 DataNode 2 软件环境 2.1 安装JDK,添加环境变量 2.2 安装Scala,添加环境变量 2.3 SSH免密码登陆,A登陆A,A登陆B,可参考http://blog.csdn.net/codepeak/article/details/14447627 ssh-keygen -t rsa -P '' cat ~./ssh/id_rsa.

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

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