以下基于 hadoop版本 hadoop-2.8.4 给各个节点打标签 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels fastcpu,normal # 是否独占默认是true,不独占其他队列就可以normal标签资源 yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels "fastcpu,normal(exclusive=false)" yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "container-1

spark 2.1.1 系统中希望监控spark on yarn任务的执行进度,但是监控过程发现提交任务之后执行进度总是10%,直到执行成功或者失败,进度会突然变为100%,很神奇, 下面看spark on yarn任务提交过程: spark on yarn提交任务时会把mainClass修改为Client childMainClass = "org.apache.spark.deploy.yarn.Client" spark-submit过程详见:https://www.cnblog

一.这里不再详细述说 django 框架中如何使用celery, 重点放在如何实现创建多个队列, 并指定队列存放异步任务 笔者使用   django-celery==3.2.2 模块, 配置项及配置参数, 启动方式请查看官方文档. 二.在settings.py配置文件中添加配置, 开启多队列(前提是已经配置好启动celery worker的相关配置项, 建议使用多队列, 一个队列对应一个worker, 而不是多个worker对应一个队列) from kombu import Exchange,

Spark集群之yarn提交作业优化案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无

spark用yarn提交任务会报ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: YARN application has exited unexpectedly with state UNDEFINED! Check the YARN application logs for more details.ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Diagnostics message: Shutdown hook cal

一.git stash命令 常用git stash命令: (1)git stash save "save message" : 执行存储时,添加备注,方便查找,只有git stash 也要可以的,但查找时不方便识别. (2)git stash list :查看stash了哪些存储 (3)git stash show :显示做了哪些改动,默认show第一个存储,如果要显示其他存贮,后面加stash@{$num},比如第二个 git stash show stash@{1} (4)git

当页面上有多个提交按钮时,使用回车键会触发第一个按钮的点击事件.现在我们想触发指定按钮的提交,只需要在最后输入的文本框中加入 onkeydown 事件,如下 <asp:TextBox ID="txtLoginName" runat="server" CssClass="text_ersf" onkeydown="javascript:if (event.keyCode == 13) { document.getElementByI

一.Client模式 提交命令: ./spark-submit --master yarn --class org.apache.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.7.3.jar 1000 ./spark-submit --master yarn-client --class org.apache.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.7.3.jar 100

spark on yarn通过--deploy-mode cluster提交任务之后,应用已经在yarn上执行了,但是spark-submit提交进程还在,直到应用执行结束,提交进程才会退出,有时这会很不方便,并且不注意的话还会占用很多资源,比如提交spark streaming应用: 最近发现spark里有一个配置可以修改这种行为,提交任务的时候加长一个conf就可以 --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false org.apache.spa

无论用YARN cluster和YARN client来跑,均会出现如下问题. [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ > --master y

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

1 同时运行5个Spark任务的资源分配截图 2 每个任务占用3个Container 3个core以及4.5GB内存 也就是说一个Container需要 1个core 以及 512MB的内存 如果资源不够,可以提交任务时修改下内存分配,比如256MB,这样就可以提交更多的Spark任务到Yarn集群运行了.

Application ID is application_1481285758114_422243, trackingURL: http://***:4040Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://mycluster-tj/user/engine_arch/data/mllib/sample_libsvm_d

按照图上的操作即可解决不可提交的问题,但如果应用服务器是部署在域环境下,应该不会出错,这是微软support上说的

spark2.1出来了,想玩玩就搭了个原生的apache集群,但在standalone模式下没有任何问题,基于apache hadoop 2.7.3使用spark on yarn一直报这个错.(Java 8) 报错日志如下: Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. // :: INFO spark.S

在我们的项目中,经常会在本地编译一些代码,还未写完,测试那边来告诉你要改改某个文件的bug,非常着急,此时改完了,提交的时候,自己还在编译的代码并不想提交,此时,你可以利用git这些指令帮助你! 1/ git status -s 查看仓库状态 2/ git add src/components/文件名 添加需要提交的文件名(加路径--参考git status 打印出来的文件路径) 3/ git stash -u -k 忽略其他文件,把现修改的隐藏起来,这样提交的时候就不会提交未被add的文件 4

1. 用git add 命令添加第一个commit需要的文件 git add file1 git add file2 2. 隐藏其他修改,git stash 的参数中 -k 开关告诉仓库保持文件的完整 -u 开关告诉仓库包括无路径的文件(那些新的和未添加到git的)这时git status就只能看到file1 和file2,并且当你切换到实际的文件目录,file3 和file4的修改也随之不见. git stash -k -u 3. 提交第一个commit git commit -m 'comm

$(this).keydown(function (e) { var key = window.event ? e.keyCode : e.which; ") { $("#MainContent_btnSearch").click(); return false; } });

解决方法: 找到1.19版本放到spark的jars目录下

# MainApplicationProperties # --master yarn --deploy-mode client 下的配置, client 模式表示,driver 是在本地机器上跑的,thrift server 设置就是 client 模式,这样会方便从 driver 中拿数 # spark job 临时保存的目录 spark.local.dir /tmp # spark YARN Application Master 申请的内存,这个中会保存查询返回的数据,所以设置的大一些比较