使用方法: ./spark-script.sh your_file.scala first_arg second_arg third_arg 脚本: scala_file=$ arguments=$@ #set +o posix # to enable process substitution when not running on bash spark-shell --master yarn --deploy-mode client \ --queue default \ --driver-m

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4129481.html 一.问题 使用spark join两张表(5000w*500w)总是出错,报的异常显示是在shuffle阶段. 14/11/27 12:05:49 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file /hadoop/application_1415632483774_448

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具. 1. 搭建Spark 2. 两个目录下面有可执行文件: bin  包含spark-shell 和 spark-submit sbin 包含 sbin/start-master.sh:在机器上启动一个master实例 sbin/start-slaves.sh:在每台机器上启动一个slave实例 sbin/start-all.sh:同时启动一个master实例和所有slave实例 sbin/stop-master.sh:停止master实

Shell 传递参数 向脚本传递参数,格式为:$n. 向脚本传递三个参数,并分别输出: echo "Shell 传递参数实例!"; echo "第一个参数为:$1"; echo "第二个参数为:$2"; echo "第三个参数为:$3"; 输出结果如下所示: $ chmod +x test.sh $ ./test.sh 1 2 3 Shell 传递参数实例! 第一个参数为:1 第二个参数为:2 第三个参数为:3 另外,还有几个

1. 概要 我们可以在执行 Shell脚本时,向脚本传递参数,脚本内获取参数的格式为:$n.n 代表一个数字,1 为执行脚本的第一个参数,2 为执行脚本的第二个参数,以此类推-- #!/bin/bash echo "Shell 传递参数实例!"; echo "执行的文件名:$0"; echo "第一个参数为:$1"; echo "第二个参数为:$2"; echo "第三个参数为:$3"; 在shell中调用

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作

shell传递参数 我们可以在执行shell脚本时,向脚本传递参数. $n n代表数字.0表示执行的脚本名称,1表示第1个参数,2是第2个参数 $# 传递到脚本的参数个数 $$ 脚本运行的当前进程的ID号 $! 后台运行的最后一个进程的ID号 $? 显示上个命令的执行情况.0表示没有错误,其他任何值表明有错误. $@ 一个单字符显示所有向脚本传递的参数,需要加引号 $* 以一个单字符显示所有向脚本传递的参数 $- 显示shell使用的当前选项,与set命令功能相同 #shell #!/bin/s

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

版权声明:本文由李航原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/109 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文的目的:分享一下在学校的时候分析shell源码的一些收获,帮助大家了解shell的一个工作流程,从软件设计的角度,看看shell这样一个历史悠久的软件的一些设计优点和缺陷.本文重点不是讲SHELL语法,相信很多同事玩shell都很熟了. 本文的局限:限于本人技术水

Shell 传递参数 我们可以在执行 Shell 脚本时,向脚本传递参数,脚本内获取参数的格式为:$n.n 代表一个数字,1 为执行脚本的第一个参数,2 为执行脚本的第二个参数,以此类推…… 实例 以下实例我们向脚本传递三个参数,并分别输出,其中 $0 为执行的文件名: #!/bin/bash # author:菜鸟教程 # url:www.runoob.com echo "Shell 传递参数实例!"; echo "执行的文件名:$0"; echo "第

我们可以在执行 Shell 脚本时,向脚本传递参数,脚本内获取参数的格式为:$n.n 代表一个数字,1 为执行脚本的第一个参数,2 为执行脚本的第二个参数,以此类推…… 实例 以下实例我们向脚本传递三个参数,并分别输出,其中 $0 为执行的文件名: #!/bin/bash # author:菜鸟教程 # url:www.runoob.com echo "Shell 传递参数实例!"; echo "执行的文件名:$0"; echo "第一个参数为:$1&qu