说明 该脚本是根据输入起始日期-结束日期,执行从数据库拉取日期间隔数据到HDFS.日期间隔中的日期就是每一年的自然日. 日期格式可以是以下几种:2018-01-01 2018-12-31 [-][/][.]['']2018/01/01 2018/12/31   [-][/][.]['']20180101 20181231     [-][/][.][''] 代码片段 || $# -gt ]]; then echo "Usage: $0 2018-01-01 2018-12-31 or $0 20

一.概述 上一篇主要是介绍了spark启动的一些脚本,这篇主要分析一下Spark源码中提交任务脚本的处理逻辑,从spark-submit一步步深入进去看看任务提交的整体流程,首先看一下整体的流程概要图: 二.源码解读 2.1 spark-submit # -z是检查后面变量是否为空(空则真) shell可以在双引号之内引用变量,单引号不可 #这一步作用是检查SPARK_HOME变量是否为空,为空则执行then后面程序 #source命令: source filename作用在当前bash环境下读

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

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job如何划分为Stage http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342424.html 1.Spark中Stage的提交 1.在复习内容中,将Job划分为Stage这一过程的调用起始于方法handleJobSubmitted,同样Stage的提交也包含在该方法中,如下所示: private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, fin

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da

使用spark submit进行任务提交,离线跑数据,提交后的一段时间内可以application可以正常运行.过了一段时间后,就抛出以下错误: org.apache.spark.SparkException: File ./myapplication.jar exists and does not match contents of http://10.28.139.44:33084/jars/myapplication.jar 然后application停止工作. 究其原因,是spark的w

每次在linux都要重新一遍一遍敲着这些重复的代码,我想着能够优化一下,做个一键脚本,减少重复劳动. #!/bin/bash git status read -r -p "是否继续提交? [Y/n] " input case $input in [yY][eE][sS]|[yY]) echo "继续提交" git add -A git commit -m $1 git push origin $2 exit 1 ;; [nN][oO]|[nN]) echo &quo

spark的两种提交模式:yarn-cluster . yarn-client 图解

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos—通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN—Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集群管理器)和应用中(如果一个SparkC

Spark的应用程序是通过spark-submit提交到Spark集群上运行的,那么spark-submit到底提交了什么,集群是怎样调度运行的,下面一一详解. 0. spark-submit提交任务 0.1 启动脚本解析 分析spark-submit脚本源码可知最终该命令执行./bin/spark-class的Java类脚本,./bin/spark-class脚本启动的类是org.apache.spark.launcher.Main,在spark-submit模式下该类会启动SparkSubm

spark的runtime参考:Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系浪尖分享资料 standalone Spark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式.该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭,都是由一个主节点多个从节点组成.在Spark 的Standalone模式中:主:为master从:为worker 任务提交流程: spark-submit 提交任务给 Master Master 收到任务请求后通过 LaunchDriver

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark案例练习-PV的统计> 打开端口18080的历史服务,会发现没有历史日志,现在我们想要显示历史日志. 采取以下的方式 一: //1. 构建SparkContext上下文对象 val conf = new SparkConf() .setMaster(&

1. spark conf 目录下需要配置进去hadoop home 2.需要spark 提交的配置文件 加上‘-- master yarn-cluster/yarn-client’设置提交的模式

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num

java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig spark任务提交出错. 原因: spark-2.0后jersey升级到了ver2.x版本,但实际使用时还需要1.x.导致报错. 解决办法:利用maven或sbt进行打包,包含jersey依赖.得到jersey-bundle-1.17.1.jar 将jersey-bundle-1.17.1.jar加入$SPARK_HOME/jars目录,重启

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

Spark 集群的模式及提交任务的方式 本文大致的内容图 Spark 集群的两种模式: Standalone 模式 Standalone-client 任务提交方式 提交命令 ./spark-submit --master spark://node1:7077 (主节点的位置) --class 类的包+类名 jar包的位置 1000 # 分区参数, 也可以说是并行度 || ./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode clien

@echo 更新代码开始----------------- TortoiseProc.exe /command:update /path:"D:\work\mmsanguo_publish_1\client\project\" /closeonend:1 @echo 更新代码结束----------------- @echo 删除exe开始----------------- del/f/s/q D:\work\mmsanguo_publish_1\bin\trunk\client\Gi