一.参数说明 启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar,非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下. 二.spark.yarn.archive使用 1.在本地创建zip文件 silent@bd01:~/env/spark$ cd jars/ silent@bd01:~/env/spark$ zip spark2.0.0.zip ./* 注:zip包为全量

1.Spark启动警告:neither spark.yarn.jars not spark.yarn.archive is set,falling back to uploading libraries under SPARK_HOME 原因: 如果没设置spark.yarn.jars,每次提交到yarn,都会把$SPARK_HOME/jars打包成zip文件上传到HDFS对应的用户目录.而spark.yarn.jars可以指定HDFS某路径下包为公共依赖包,从而提高spark应用提交效率,节省

1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //

启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下 1.在本地创建zip文件 hzlishuming@hadoop691:~/env/spark$ cd jars/ hzlishuming@hadoop691:~/env/spark/jars$ zip spark2.1.1-hadoop2.7.3.zip ./* 2.上传

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp

参考文献: http://blog.csdn.net/lxhandlbb/article/details/54410644 每次提交Spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包spark jars并上传)到hdfs上. 恶劣情况下,会在这里卡住很久. 解决: 在hdfs上创建目录: hdfs dfs -mkdir   /spark_jars 上传spark的jars(spark1.6 只需要上传spark-assembly-1.6.0-SNAPSHOT-ha

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will

文是超简单的spark yarn配置教程: yarn是hadoop的一个子项目,目的是用于管理分布式计算资源,在yarn上面搭建spark集群需要配置好hadoop和spark.我在搭建集群的时候有3台虚拟机,都是centos系统的.下面就开始一步一步地进行集群搭建. 一.配置hosts文件 hosts文件是主机名到ip的映射,目的是为了方便地查找主机,而不用去记各个主机的IP地址,比如配置master 10.218.20.210 就是为10.218.20.210地址取名为master,在以后的

问题: 用  spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任务时,最后一个executor 执行时间 超过了 160s 导致 timeout而退出,造成任务重新执行造成用时过长.具体请看下面介绍: // :: WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor with n

最近接到一个需求,需要对spark的结果分目录输出,百度之后找到了解决方案,大多都是spark 按照key分目录输出, 但是在文件当中,会把key也输出出来,在这里以key作为目录是想建hive表时把 01,02当做分区的,结果文件中不需要保存key值.其实在mr中也有类似需求,我的输出只要key-value对中的value,不要key,在mr中是怎么解决的呢,将输出设置为NullWritable,spark里也是这样的,上代码 多目录输出,首先要创建一个继承MultipleTextOutput

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task times, most recent failure: Lost task , hadoop7, executor ): ExecutorLostFailure (executor exited caused by one of the running tasks) Reason: Container killed by YARN

官方是这样说的: Directory to use for "scratch" space in Spark, including map output files and RDDs that get stored on disk. This should be on a fast, local disk in your system. It can also be a comma-separated list of multiple directories on different

[手动验证:任意2个节点间是否实现 双向 ssh免密登录] 弄懂通信原理和集群的容错性 任意2个节点间实现双向 ssh免密登录,默认在~目录下 [实现上步后,在其中任一节点安装\配置hadoop后,可以将整个安装目录scp复制到各个节点::::各个节点的文件内容是一样的!!!!] [hadoop@bigdata-server-03 ~]$ jps 9217 SecondaryNameNode 9730 Jps 9379 ResourceManager 9497 NodeManager 8895

[手动验证:任意2个节点间是否实现 双向 ssh免密登录] 弄懂通信原理和集群的容错性 任意2个节点间实现双向 ssh免密登录,默认在~目录下 [实现上步后,在其中任一节点安装\配置hadoop后,可以将整个安装目录scp复制到各个节点::::各个节点的文件内容是一样的!!!!] [hadoop@bigdata-server-03 ~]$ jps 9217 SecondaryNameNode 9730 Jps 9379 ResourceManager 9497 NodeManager 8895

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客户端提交任务至yarn,后台抛错,FinalStatus:UNDEFINED. ./spark-submit  --class org.apache.spark.examples.SparkPi --conf spark.eventLog.dir=hdfs://jenkintest/tmp/spark01 --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --principal sparkclient01 --keytab $

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spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

spark提交作业命令: ./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.zjlantone.hive.SparkOperatorHiveTest --total-executor-cores 8 --executor-cores 1 --driver-memory 10g --conf spark.driver.maxResultSize=8g --executor-memory 2g /opt/sparkJob/M

现象:hdp的集群没有配置spak的临时本地目录,默认在跑程序的时候会将中间过程的文件存放在本地的/tmp目录下 如果跑的spark数据量过大,就会导致/tmp下文件过大,最终导致根分区被占满,系统崩溃 解决办吧:修改spark的环境变量配置文件,在ambari界面上找到spark-env.sh的配置文件,添加参数 export SPARK_LOCAL_DIRS=spark.local.dir /disk1/sparktmp,/disk2/sparktmp 参考文档:https://blog.c