摘要：目的是基于zk搭建高可用Spark计算框架；首先安装scala环境；然后，配置spark相关配置文件；最后启动zookeeper，hadoop, spark，查看各个节点的进程情况, 展示demo, 验证spark高可用是怎么一回事。 前置linux集群系统配置：[1] 大数据学习前夕[01]:系统-网络-SSH JDK环境：[2] 大数据学习前夕[02]:JDK安装升级 zo
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2024-07-09 09:04:33
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# Spark SQL 资源限制
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它提供了 Spark SQL 来处理结构化数据。Spark SQL 可以将结构化数据（如 JSON、CSV、Parquet）加载到 Spark 中，并通过 SQL 查询和 DataFrame API 进行处理和分析。
在使用 Spark SQL 进行数据处理时，我们需要考虑资源限制的问题。本文
原创
2023-08-20 03:19:40
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目录1、静态资源调度 2、动态资源调度3、配置 hadoop 中 yarn 相关文件4、启动 spark 作业查看是否动态资源调度 1、静态资源调度 当一个spark application运行在集群中时，会获取一批独立的executor进程专门为自己服务，比如运行task和存储数据。如果多个用户同时在使用一个集群，并且同时提交多个作业，
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2023-09-03 12:50:46
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# Spark 限制使用资源参数的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据分析、机器学习等领域。在实际应用中，合理配置 Spark 的资源限制参数能够帮助我们更好地管理集群资源，提高任务执行效率，避免资源浪费。本文将介绍 Spark 中一些重要的资源管理参数，并以代码示例进行详细说明。
## 一、Spark 资源配置参数概述
在 Spark 中，资
原创
2024-08-28 08:07:09
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编译支持hive的spark assembly原生的spark assembly jar是不依赖hive的，如果要使用spark hql必须将hive相关的依赖包打到spark assembly jar中来。打包方法：假设已经装好了maven,1添加环境变量，如果jvm的这些配置太小的话，可能导致在编译过程中出现OOM，因此放大一些：export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -
Application is added to the scheduler and is not yet activated. Queue's AM resource limit exceeded. Details : AM Partition = 3ssystem; AM Resource Request = <memory:4096, vCores:1>; Queue Resour
# Spark集群资源释放的科普
在大数据处理的世界中，Apache Spark凭借其快速的计算能力和灵活的处理方式，成为了许多企业首选的计算框架。然而，在多用户环境中，如何有效地释放和管理集群资源，确保资源的高效利用，是一个不可忽视的问题。本文将详细探讨Spark集群中的资源释放，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一概念。
## Spark集群资源的管理
Spark集群由多个节点组成，每个
开发完成Spark作业之后，我们在运行Spark作业的时候需要为其配置一些资源参数，比如num-executors，executor-memory等，这些参数基本上都是可以在spark-submit命令中作为参数设置，但是如何设置合适的参数值是需要我们权衡考虑的（集群资源，调优经验，任务大小等）。参数设置的不合适往往会导致集群资源得不到有效的利用，设置的太大可能会导致资源不够而引发异常，太小的话会
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2024-08-14 16:03:50
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文章目录开发Spark应用程序的大致流程资源调度的原理waitingDrivers集合waitingApps集合对waitingApps、waitingDrivers集合的监控资源调度的结论粗资源调度和细资源调度粗粒度的资源调度细粒度的资源调度Executor的默认机制为什么轮训的方式比阻塞的方式好？轮训方式启动Executor的公式Spark运行在yarn集群上的2种提交方式client执行原
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2024-09-26 20:17:53
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在日常的技术运维工作中，碰到“cm集群限制yarn资源使用”的问题是一件非常常见的事情。为了高效地解决这个问题，我整理了一个详细的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践，希望能对大家有所帮助。
## 环境预检
在进行任何部署操作之前，首先需要对系统要求进行确认。以下是相关环境的系统要求表：
| 组件 | 版本 | 备注
问题导读1.你认为为何出现SparkSession？2.SparkSession如何创建RDD？3.SparkSession通过那个类来实例化？4.bulider包含哪些函数？为何出现SparkSession对于spark1.x的版本，我们最常用的是rdd，如果我们想使用DataFrame，则需要通过rdd转换。随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点
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2023-12-28 23:07:20
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一 实践规划 1.1 实践需求 本实验通过资源配额和资源配置范围的配合来控制一个命名空间的资源使用。 集群管理员根据集群用户的数量来调整集群配置，以达到这个目的：能控制特定命名空间中的资源使用量，最终实现集群的公平使用和成本控制。 需要实现的功能如下： 限制运行状态的Pod的计算资源用量。 限制持久 ...
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2021-05-10 22:53:18
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Spark与MapReduceSpark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况
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2024-08-10 13:41:54
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运行的程序会受到资源限制的影响，它们可能是硬件方面的物理性限制(如内存)系统策略的限制(允许使用的CPU时间)或具体实现的限制。头文件limits.h中定义了许多代表操作系统方面限制的显式常量限制常量 含义NAME_MAX 文件名中的最大字符数CHAR_BIT char类型值的位数CHAR_
原创
2013-07-27 22:39:11
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对于Spark这样的分布式计算系统，任务会分发到多台机器上执行。如何榨干有限的集群资源来实现快速并行计算，是需要考虑的重要问题之一。而这个问题又可以拆解为：如何将有限的集群资源都分配给Spark使用；如何将分配到的资源都利用起来。本文的话题属于后者的范畴，将从笔者在实践中遇到的场景出发，探讨如何在Spark下并行执行多个Job。 背景 在我们的数据系统中，有一些实时流任务与离线任务会将处理结果
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2024-05-16 08:28:03
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Spark应用程序集群资源评估公式
原创
2024-02-22 17:45:53
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Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
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2024-08-14 18:24:59
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本篇博客从Web集群中亟需解决的大容量存储问题引入，分析了几类常用的共享存储架构，重点解析了分布式存储系统的原理及配置实现；===================================================================1 共享存储的架构演变2 分布式存储系统 2.1 基础知识 2.2 分类
spark作业原理 使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark
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2023-07-27 18:06:54
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Docker Compose 是 Docker 官方编排（Orchestration）项目之一，负责快速的部署分布式应用。概述Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。从功能上看，跟 OpenStack 中的 Heat 十分类似。其代码目前在 https://
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2023-08-22 13:46:27
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