引入java pom依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.3.1</version> </dependency>
转载 2023-07-17 23:59:03
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SparkJava和Scala API的使用实验环境Linux Ubuntu 16.04 前提条件:Java 运行环境部署完成Spark Local模式部署完成 上述前提条件,我们已经为你准备就绪了。实验内容在上述前提条件下,完成Spark中Scala和Java API的使用实验步骤1.点击"命令行终端",打开新窗口2.启动Scala的Shell在命令行终端中输入下面的命令即可启动Scala S
转载 2023-08-23 15:41:10
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Spark的Yarn Client与Yarn Cluster模式1、提交流程2、Yarn Client 模式3、Yarn Cluster 模式 1、提交流程  提交流程,其实就是开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交Spark 运行环境执行计算的流程。   在不同的部署环境中,这个提交过程基本相同,但是又有细微的区别,国内工作中,将 Spark 引用部署到Yarn 环境中会
一、Yarn api 提交spark任务日常在编写spark任务时,大部分都是通过spark集群或者spark集群作为client,将任务提交到yarn里面来运行。常规的提交方式在做在线服务过程中就不太实用了,当然可以通过java api调用脚本的方式来提交,个人感觉有点不友好。所以经过研究以后,可以直接对接spark yarn api,方便动态提交计算任务,管理计算任务。第一步:将spark计算
转载 2023-07-25 23:20:28
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### 实现“REST API远程提交SPARK任务”的流程 下面是实现“REST API远程提交SPARK任务”的流程图: ```mermaid flowchart TD A[客户端] --> B[服务器] B --> C[解析请求] C --> D[构建Spark任务] D --> E[提交Spark任务] E --> F[执行任务] F -
原创 10月前
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文章目录引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-launcher_2.11</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency>...
原创 2022-02-10 10:30:12
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文章目录引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-launcher_2.11</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency>...
原创 2021-05-31 17:17:13
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# 如何用Java提交Spark任务 ## 一、整体流程 首先让我们来看一下整个提交Spark任务的流程,可以用下表展示: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建SparkSession对象 | | 2 | 设置Spark应用程序的名称和运行模式 | | 3 | 加载数据并创建DataFrame | | 4 | 编写Spark任务代码 | | 5 | 提交任务到
原创 5月前
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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
转载 2023-08-19 18:42:25
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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 {
转载 2023-09-04 10:19:51
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Spark在 0.6.0版本后支持在YARN(hadoop NextGen)上运行,并且在后续版本中不断改进。在YARN上启动Spark首先,确认 HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向的包含了Hadoop集群的配置文件。这些配置用于操作HDFS和连接YARN资源管理器。在这个目录下的这些配置文件将被分发到YARN集群中,因此应用所使用的容器能够使用相同的配置。如果配置中的
#前言 在工作中,大部使用的都是hadoop和spark的shell命令,或者通过java或者scala编写代码。最近工作涉及到通过yarn api处理spark任务,感觉yarn的api还是挺全面的,但是调用时需要传入很多参数,而且会出现一些诡异的问题。虽然最终使用livy来提交任务,但是通过yarn api提交任务可以帮助使用者更好的理解yarn,而且使用yarn查询任务还是不错的。至于liv
转载 2023-08-21 03:07:03
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本文基于spark-1.6.2-bin-hadoop2.6提交到本地程序中指定的参数(param)和spark-submit提交时参数配置一致:import org.apache.spark.deploy.SparkSubmit; public class Dr { public static void main(String[] args) { String[] pa
转载 2023-06-11 15:59:59
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最近同同事 们一起在学习Spark,为了方便同事们的使用,也为了减少不必要的安装spark的坑,特意做了一个自启动SSH服务的单机版本的Spark集群,供大家学习和使用。如果只想看如何使用,可以跳到第三节直接运行。从官网可以看到,spark 已经为大家提供好了很多的命令进程的启动脚本,我们就选用最简单的 ${SPARK_HOME}/sbin/start-all.sh 脚本基础镜像为了今后更加方便的
**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
        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。      &nbsp
转载 2023-09-01 18:41:27
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文章目录一、常规Spark on Yarn的提交流程(基于SparkSubmit)二、自研SDK提交流程三、使用Demo四、后记 最近接到一个需求,需要提供给平台一个java sdk,用于spark任务的提交。这个sdk不能依赖用户机器的任何环境。网上找了一些资料,基本都是基于原生的SparkSubmit来提交任务的,都不符合我们的需求。因此决定自己手动撸。 首先做了一些调研,先梳理了下原生s
前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景,以及使用的说明与参考;其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_D
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一、基于Standalone提交任务1.基于Standalone-client提交任务--deploy-mode:不写,默认就是client提交也可以配置:--deploy-mode client./spark-submit --master spark://node1:7077 \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jar
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