spark在很多公司中都有线上应用，多是用在处理数据上面，语法相较于hadoop更加简单，而且更易理解，集群也更易管理，但是还是有很多技巧可寻，掌握这些技巧对提升工作效率来说非常重要总述：本文主讲的是client模式下的spark使用经验1：本文主讲的是client模式下的spark使用经验，spark由driver和executor组成，比如说1个driver和3个executor，driver
Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。 想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。 在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置
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2023-09-14 21:50:17
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本篇结构：运行架构组成运行模式介绍两个重要类 TaskScheduler 和 SchedulerBackendyarn 运行模式YARN-Client 和 YARN-Cluster 的区别一、运行架构组成Spark 运行架构主要由三部分组成：SparkContext：Spark 运行上下文，通常可以认为是 Driver 端，负责与 ClusterManager 通信，进行资源申请、认为分配和监控，
前提如果想要让spark作业可以运行在yarn上面，那么首先就必须在spark-env.sh文件中，配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR属性，值为hadoop的配置文件目录,即HADOOP_HOME/etc/hadoop，其中包含了hadoop和yarn所有的配置文件，比如hdfs-site、yarn-site等 spark需要这些配置来读写hdfs，以及连接到yarn
# Spark ThriftServer 指定 YARN 队列
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，Spark ThriftServer 是一个非常实用的工具，它允许用户通过 JDBC/ODBC 接口执行 SQL 查询。结合 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理时，指定 YARN 队列的功能使得资源分配变得更加灵活和有效。本文将深
# Yarn队列资源监控 Spark
## 一、整体流程
要实现Yarn队列资源监控 Spark，我们需要遵循以下步骤：
| 阶段 | 描述 |
|--------------|--------------------------------------------------|
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# 在Hive on Spark中指定YARN队列的指南
## 引言
在大数据环境中，使用Hive on Spark进行查询和数据分析是一个常见的需求，而在集群中有效管理资源则至关重要。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中用来管理集群资源的核心组件，通过YARN，用户可以将作业提交到特定的队列中，从而控制资源的分配。在本指南中，我们将详细介
Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意，从中可以看出整个Cluster主要由四种不同的JVM组成Master 负责管理整个Cluster，Driver Application和Worker都需要注册到MasterWorker 负责某一个node上计算资源的管理，如启动相应的ExecutorExecutor RDD中
0.前言大家好，我是小林！《大数据面试突击系列之 Spark》最近更新有点慢，我最近懒癌太严重了，当热也和近期疫情有关系。随着疫情逐渐消散，生活也慢慢走向正常，相信你们都已经开工。我始终认为，工作才是我们的常态，所以这个系列，我后续会加快更新频率。今天给大家聊聊 Spark 调度系统是如何通力协作，完成一个个 Job 的计算？本文概览如下：1.Spark 调度系统包含哪些组件?在 第三篇 文章中，
Kyuubi 是对spark thrift server的加强版，它弥补了spark thrift server缺少的多租户，授权，负载均衡，高可用特性。统一接口Kyuubi使用的协议与HiveServer保持一致，因此它能够支持所有的JDBC/ODBC客户端，用户应用程序也可以根据上图的thrift API写。用户可以用多种类型的客户端连接kyuubi服务，每个连接都绑定了一个sparkSess
由于工作中生产环境大多使用的是Yarn-cluster模式，所以我将以Yarn-cluster模式作为主线对流程进行讲解。目录1.submit2.client3.ApplicationMaster（ExecutorLauncher）现在我们提交一个spark任务spark-submit \
--master yarn-cluster \
--driver-cores 2 \
--dr
真实场景中，总会出现这样的情况：新提交的YARN应用需要等待一段时间，才能获得所需的资源。不能立即获得资源的应用，总不能直接拒绝，需要有个地方去存储这些应用 —— 使用队列同时，队列中的应用如何为其分配资源：是先到先得？还是优先执行资源需求较小的应用？ —— 需要有特定的策略为应用分配资源而YARN的调度器（scheduler）的工作就是根据既定策略为应用分配资源1. YARN中的三种调度器概述1
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2023-08-16 15:05:57
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目录1、spark运行时架构2、两种操作：转化操作和行动操作3、在集群上运行应用程序4、使用spark-submit部署应用1、spark运行时架构运行时架构描述：spark-submit启动驱动器驱动器和集群管理器通信，为执行器申请资源集群管理器启动执行器不同结点的职责： 结点类型职责驱动器将程序转化为多个任务为执行器调度任务执行器运行任务，将结果返回给驱动器存储程序中要求缓存的dat
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2023-09-24 09:19:50
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YARN的队列配置YARN默认采用的调度器是容量调度，且默认只有一个任务队列。该调度器内单个队列的调度策略为FIFO，因此在单个队列中的任务并行度为1。那么就会出现单个任务阻塞的情况，如果随着业务的增长，充分的利用到集群的使用率，我们就需要手动的配置多条任务队列。配置任务队列默认YARN只有一个default任务队列，现在我们添加一个small的任务队列。修改配置文件: $HADOOP_HOME/
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2023-09-25 19:05:29
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集群为cdh6.3.2{
"defaultQueueSchedulingPolicy": "fair",
"queuePlacementRules": [
{
"create": false,
"name": "specified"
},
{
"name": "default",
"queue": "fdw_queue
一、Spark on YARN的优势如果spark程序是运行在yarn上面的话，那么就不需要spark 的集群了，只需要找任意一台机器配置我们的spark的客户端提交任务到yarn集群上面去即可。二、Spark On Yarn本质将Spark任务的pyspark文件，经过Py4J转换，提交到Yarn的JVM中去运行三、Spark ON YARN需要的东西Yarn集群提交工具：spark-submi
1、spark job 提交模式
spark on yarn 分两种情况，一种是yarn-client 提交，一种是yarn-cluster提交方式，两种方式的区别是：
yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行
1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
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2023-10-20 14:36:10
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Spark-on-YARN1. 官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2. 配置安装1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.安装Spark：解压Spark安装程
Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
