spark任务提交到yarn上命令总结 1. 使用spark-submit提交任务 集群模式执行 SparkPi 任务,指定资源使用,指定eventLog目录 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --conf spark.eventLog.dir=hdfs://dbmtimehadoop/tmp/spark2 \ --deploy-mode cluster \ --driver-memo

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs

通过oozie job id可以查看流程详细信息,命令如下: oozie job -info 0012077-180830142722522-oozie-hado-W 流程详细信息如下: Job ID : 0012077-180830142722522-oozie-hado-W --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选

在Mapreduce v1中是使用JobClient来和JobTracker交互完成Job的提交,用户先创建一个Job,通过JobConf设置好参数,通过JobClient提交并监控Job的进展,在JobClient中有一个内部成员变量JobSubmissionProtocol,JobTracker实现了该接口,通过该协议客户端和JobTracker通信完成作业的提交 public void init(JobConf conf) throws IOException { String track

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea

对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群

client作用:提交一个应用程序查看一个应用程序的运行状态(通过application master) 第一步:提交MR程序到ResourceManager,ResourceManager为这个应用程序的ApplicationMaster申请资源,申请到资源后第二步:与资源对应的NodeManager通信,让其启动MR App Mstr,第三,四步:MR App Mstr启动起来后,跟RM交互,申请资源,比如拿到的资源在另一个节点第五,六步:MR App Mstr与资源对应的NodeManag

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

背景: 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 场景需求2:使用spark直接读取HIVE表 场景需求3:使用spark读取HBASE在Hive的外表 摘要: 1.背景 2.提交脚本 内容 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 编写提交脚本: export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark--bin-hadoop2. export HBASE_LIB_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase $

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma