一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

spark 2.1.1 一 问题重现 问题代码示例 object MethodPositionTest { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MethodPositionTest") val sc = new SparkContext(sparkConf) val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate() def main(args : Arra

Spark Master主备切换主要有两种机制,之中是基于文件系统,一种是基于Zookeeper.基于文件系统的主备切换机制需要在Active Master挂掉后手动切换到Standby Master上,而基于Zookeeper的主备切换机制可以实现自动切换Master. 切换流程图 流程说明: Standby Master模式 1. 使用持久化引擎读取持久化的storeApps.storeDrivers.storeWorkers,持久化引擎有FileSystemPersistenceEngin

各组件的注册流程如下图: 注册机制源码说明: 入口:org.apache.spark.deploy.master文件下的receiveWithLogging方法中的case RegisterApplication(注册Application).case RegisterWorker(注册Worker).case RequestSubmitDriver(注册Driver).   状态改变机制源码分析: 入口:org.apache.spark.deploy.master文件下的receiveWith

override def preStart() { logInfo("Starting Spark master at " + masterUrl) webUi.bind() //绑定WEBUI masterWebUiUrl = "http://" + masterPublicAddress + ":" + webUi.boundPort context.system.scheduler.schedule(0 millis, WORKER_TIM

Spark动态内存管理 Spark 1.6 后改为动态内存管理(如果想启用静态内存管理,方法下面会介绍),启动动态主要体现在 存储内存和执行内存的动态.

资源调度 说明: Application的调度算法有两种,分别为spreadOutApps和非spreadOutApps spreadOutApps 在spark-submit脚本中,可以指定要多少个executor,executor需要多少个cpu及多少内存,基于该机制,最后executor的实际数量,以及每个executor的cpu可能与配置是不一样的. 因为spreadOutApps调度算法的总是基于总CPU总和来分配,比如要求3个executor每个要3个CPU,如果有9个worker每

直接上Master类的代码: case RegisterApplication(description) => { if (state == RecoveryState.STANDBY) { // ignore, don't send response } else { logInfo("Registering app " + description.name) val app = createApplication(description, sender) registerAp

Master.preStart(){ webUi.bind() context.system.scheduler.schedule( millis, WORKER_TIMEOUT millis, self, CheckForWorkerTimeOut) //定时任务检测是否有DEAD WORKER需要移除 case CheckForWorkerTimeOut => { timeOutDeadWorkers() } /** Check for, and remove, any timed-out

or SparkSession.master("local")

Spark 分组取Top N运算 大数据处理中,对数据分组后,取TopN是非常常见的运算. 下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算. 1.RDD方法分组取TopN from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() 准备数据,把数据转换为rdd格式 data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95&

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

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

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

原博文出自于: 感谢! Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题.如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)      (企业里,一

我们在初始化SparkConf时,或者提交Spark任务时,都会有master参数需要设置,如下: conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) /bin/spark-submit \ --cluster cluster_name \ --master yarn-cluster \ ... 但是这个master到底是何含义呢?文档说是设定master url,但是啥是ma

JavaRDD 转化为 Dataset<Row>方案一: 实体类作为schema定义规范,使用反射,实现JavaRDD转化为Dataset<Row> Student.java实体类: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable { private String sid; private String sn

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {