本片文章主要结合官网的提交说明进行，详情请看http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html
./bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode
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2023-12-20 17:18:54
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从spark启动任务源头 $SPARK_HOME/bin/spark-submit 开始阅读spark源码。一、脚本阶段提交任务命令，先使用local模式spark-submit --master local --class com.lof.main.SparkPi /Users/user/Desktop/SparkPi.jarsparkPi代码：public class SparkPi {
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2023-09-04 10:19:51
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**Spark任务提交执行流程**Spark任务的本质是对我们编写的RDD的依赖关系切分成一个个Stage，将Stage按照分区分批次的生成TaskSet发送到Executor进行任务的执行Spark任务分两种：1、shuffleMapTask：shuffle之后的task2、resultTask：shuffle之前的taskSpark任务分配有两种方式：1，尽量打撒方式（系统默认）2，尽量集中方
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2023-10-11 15:56:21
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了解Spark任务的提交到运行的流程，其中包含两个阶段： 第一阶段在Yarn集群之外执行，主要是作业的提交，将作业提交到Yarn集群为止。  
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2023-09-01 18:41:27
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#Spark2.2源码之Task任务提交源码分析**注意：相关实体结构：Pool和TaskSetManager都继承自Schedulable，TaskSet保存在TaskSetManger中，而TaskSetManager却保存在Pool中。相当于TaskSetManager管理TaskSet,比如监控与重试,而Pool保存的是一个队列的TaskSetManager（相当于一批TaskSet）大概
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2023-10-27 11:26:59
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Yarn-Cluster 模式任务流程一、任务提交流程执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程SparkSubmit 类中的 main 方法 反射调用 YarnClusterApplication 的 main 方法创建客户端YarnClusterApplication 在客户端创建 yarnClient，向 ResourceManager 提交用户的应用程序RM
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2023-08-11 17:04:01
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这篇文章将从源码的角度向大家展示Spark是如何提交任务到Yarn上执行的，如有错误，还请各位指出。（基于Spark 3.0.0）Spark On Yarn有两种模式：Yarn Client和Yarn Cluster在这篇文章中，我们这里先讲Yarn Cluster Yarn Cluster模式主要流程如上图所示，下面结合源码对这个过程进行详细的分析1. 提交Applicat
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2023-09-09 22:11:36
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# 如何实现“Java提交任务 Spark”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个过程的流程，下面的表格展示了实现“Java提交任务 Spark”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 创建一个RDD |
| 3 | 定义业务逻辑 |
| 4 | 调用action触发任务执行 |
## 二、具
原创
2024-07-04 06:53:11
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Spark任务提交全流程的源码的类调用时序图 本篇博客主要是Spark任务提交到执行的全流程中的第二部分：从在本地执行代码碰到Action算子进行runJob到最后Task提交到Executor上执行。1、RDD类中，Action算子触发任务提交1、这里RDD调用算子生成新的RDD的候，会把前一个RDD传入到下一个RDD的构造函数作为成员变量。2、当为Action算子的时候会调用Spar
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2024-06-04 22:54:23
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在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种：第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-m
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2023-08-11 11:48:58
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1、各种模式的运行图解1.1 Standalone-client使用SparkSubmit提交任务的时候，使用本地的Client类的main函数来创建sparkcontext并初始化它，为我们的Application启动一个Driver进程；1、Driver连接到Master，注册并申请资源（内核和内存）。2、Master根据Driver提出的申请，根据worker的心跳报告，来决定到底在那个wo
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2023-08-11 22:31:36
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Spark 之环境搭建与任务执行流程Spark 环境搭建常用端口号TIPSStandalone环境搭建Spark On Yarnstandalone-clientstandalone-clusterYarn ClientNoticeSpark Master HAYarn ClusterTipsPipeline 计算模式Q&A Spark 环境搭建常用端口号HDFS: http://nod
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2023-12-21 12:19:50
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目录1 Spark概念1.1与Hadoop对比2 Spark核心模块3 Spark运行环境3.1 本地3.2 单独部署3.3 结合Yarn3.4 配置高可用3.5 容器部署4 Spark运行架构4.1 Driver4.2 Executor5 Spark核心编程5.1 RDD：弹性分布式数据集5.1.1 RDD转换算子5.1.2 RDD行动算子5.1.3 RDD序列化5.1.4 RDD依赖关系5.
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2024-07-12 17:37:49
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&n
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2023-08-12 21:19:34
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目录ReceiverDirectDirect代码 简单理解为：Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据Receiver使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处
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2024-02-29 08:59:34
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环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6术语Master(standalone)：资源管理的主节点(进程) Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务(例如standalone,Mesos,Yarn
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2024-06-17 18:45:44
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通常的方式提交spark程序是是通过spark的submit程序实现，例如在linux系统中执行./spark-submit 提交自定义的spark应用程序。但是很多时候我们需要通过程序的方式提交spark应用程序。这里提供两类通过java程序动态提交spark，其中一种是streamsets中提交spark程序的方式。第一种方式：通过SparkSubmit
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2023-08-19 18:42:25
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sparkYarn集群提交流程分析(一)spark提交流程图简介(之后的源码分析会围绕流程图进行)源码分析注意: 本文章中的所有代码都不完整 , 这里只取了重要代码分析1 .首先集群提交就需要将用户编写的应用程序打成jar包上传到集群中2 .其次在集群中执行的代码如下:bin/spark-submit \
--class com.project.spark.WordCount \
--mast
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2024-03-11 16:54:01
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standalone-Cluster模式下application提交到执行的流程SparkSubmit提交程序通过sparkSubmit命令提交执行SparkSubmit的main函数，在SparkSubmit的main函数中调用createLaunchEnv方法，这个方法用于解析当前用户作业提交命令中包含的集群管理器和Driver部署模式，以及命令参数，对环境进行解析环境解析完成后，在main函
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2024-06-21 14:12:38
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1. Spark提交任务./spark-submit --class "com.prime.dsc.mention.main.WordCountForSpark" --master spark://DEV-HADOOP-01:7077 /data/server/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/sparkJar/PRIME_DSC_Mention-1.0.0-SNAPSHOT.j
原创
2016-07-06 10:59:54
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