# 如何实现 Spark 任务状态监控
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。为了有效地监控和管理 Spark 任务，了解任务状态是不可或缺的一部分。本文将详细介绍如何实现 Spark 任务状态监控，包括整个流程、相关代码和示例图。
## 整体流程
首先，下面是实现 Spark 任务状态监控的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 10:37:31
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# 使用 Apache Spark 获取任务状态的完整指南
在大数据处理的过程中，管理和监控任务的状态至关重要。Apache Spark 提供了多种方式来跟踪和获取任务的状态。本文将帮助您理解如何使用 Spark 来实现这一目标。
## 工作流程概述
以下是获取 Spark 任务状态的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 04:12:28
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整体流程图如下：Spark资源调度和任务调度的流程：启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
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2023-09-21 10:09:49
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# 监控Spark YARN任务状态
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了一种高效且易于使用的方式来处理大规模数据集。在Spark中，任务是分布式执行的，使用YARN作为资源管理器。因此，监控Spark YARN任务状态非常重要，以确保任务的正确执行和性能优化。
本文将介绍如何使用Spark的监控工具来监控和管理YARN任务的状态。我们将使用Pyth
原创
2023-11-18 15:10:25
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从RDD的创建开始讲起 把它当做入口,然后点进去 主要关注hadoopFile,进去会发现new了一个HadoopRDD 以上其实就是一个RDD的构建过程又比如我们看flatMap,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了 又比如我们看map,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了 在换一个算子reduceByKey,点进去,包含一个默认的分区器 然后再点进去,com
首先要祝大家2020年快乐！马上要过年了，大部分公司这个时候都不会再去谋求开新业务，而大数据工匠们，想要过好年，就要保证过年期间自己对自己的应用了如执掌。一般公司都会有轮值人员，至少要有春节应急预案，尤其是对于我们这些搞平台，或者线上应用的，应急预案更是必不可少。今天浪尖主要是分享一下关于在yarn上的spark 任务我们应该做哪些监控，如何监控。 Spark on yarn这种应用形态
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2024-05-17 13:29:47
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1. Spark监控页进入对应的application进入Tracking URL选择Streaming2. 监控指标Input Size 每个批次处理输入数据大小（如多少条日志）Processing Time 每个批次处理时间Scheduling Delay 每个批次延迟时间Status 每个批次的状态 queued排队等待，processing正在执行Active Batches 执行中/等待
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2024-02-26 14:33:29
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上图是spark框架概要图，spark一些重要概念先简要介绍一下：cluster manager：资源管理集群，比如standalone、yarn；application：用户编写的应用程序；Driver：application中的main函数，创建的SparkContext负责与cluster manager通信，进行资源的申请、任务的分配与监控。一般认为SparkContext就是Driver
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2024-02-02 09:45:56
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Spark主要的角色SparkControlProcessesDriverApplication entry point that contains the SparkContext instance MasterIn charge of scheduling and resource orchestrationWorkerResponsible for node state and
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2023-10-28 11:52:37
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Spark1.0.0可以通过以下几种方式来对Spark应用程序进行监控：
Spark应用程序的WebUI或者Spark Standalone的集群监控指标，然后通过支持指标收集的集群监控系统，如ganglia进行监控辅助监控工具
1：WebUI
Spark应用程序提交后，drive
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2023-10-05 16:20:43
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前言本文基于structured streaming开展。spark应用部署后因集群资源不足等问题导致应用出现‘卡住’现象，如下图所示。我们在应用部署后不可能时时关注应用的运行状况，应用可能卡住一晚、一天甚至更长时间，那么及时发现应用‘卡住’现象，排查卡住原因，也是很有必要的。参考1.spark官网提供了Monitoring Streaming Queries板块。有两种用于监视和调试active
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2023-09-05 15:04:38
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# Spark启动任务状态是WAITING：分析与解决
在Apache Spark中，任务的状态不仅可以反映任务的执行进度，还能够帮助我们诊断和优化性能。当任务的状态为WAITING时，通常意味着任务正在等待某种资源或条件的满足。本文将深入探讨Spark任务的WAITING状态，可能的原因，以及一些解决方案。我们还会通过代码示例和图表来进一步阐明问题。
## 什么是WAITING状态？
在S
原创
2024-10-18 09:12:14
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# 使用Spark提交任务并理解状态变更
当你首次使用Apache Spark时，了解任务提交流程至关重要。尤其是当你看到任务状态从“Running”变为“Accepted”时，这意味着你的任务已成功进入调度队列。本文将通过详细的步骤和示例代码，教会你如何实现这一过程，并解释每一步的意义。
## Spark任务提交的流程
首先，我们需要了解Spark任务从提交到执行的整个过程。以下是任务状态
# Spark 任务状态监控日志查询
## 简介
在大数据领域，Spark 是一个非常常用的分布式计算框架。在实际开发过程中，我们经常需要对 Spark 任务的状态进行监控和查询。本文将介绍如何实现 Spark 任务状态监控日志查询，并给出相应的代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置 Spark 应用程序的日志级别 |
| 2 |
原创
2023-10-24 03:03:35
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jobserver在运行用户的作业时，需要提供相关的监控信息给用户，包括作业运行进度、各个阶段的运行诊断、节点的信息等。 一 日志展示 spark执行任务时按照宽窄依赖将任务划分为不同的stage，每个stage包含多个task，在此以stage和task的完成情况展示任务执行
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2024-04-09 02:02:37
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Spark 资源调度与任务调度的流程(Standalone):启动集群后, Worker 节点会向 Master 节点汇报资源情况, Master掌握了集群资源状况。当 Spark 提交一个 Application 后, 根据 RDD 之间的依赖关系将 Application 形成一个 DAG 有向无环图。任务提交后, Spark 会在任务端创建两个对象: DAGSchedular 和 Task
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2024-06-06 12:00:24
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在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要监控任务的执行状态，以便及时发现问题并做出相应调整。本文将介绍如何使用Java代码获取Spark任务的执行状态，帮助开发者更好地监控和管理Spark任务。
Spark提供了丰富的API，允许我们通过编程的方式获取任务的执行状态。其中，可以通过SparkContext对象获取JobProgressListener来监听任务的执行情况。JobProgre
原创
2024-05-06 03:45:09
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# Spark任务运行状态监控
Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在运行Spark作业时，了解作业的运行状态，对于调试和优化性能至关重要。本文将介绍如何查看Spark任务运行状态，并提供代码示例和序列图帮助理解。
## 1. Spark任务基本概念
在深入了解如何查看任务运行状态之前，我们先简单回顾一下Spark的基本概念。Spark作业通常分为
sparkstreaming任务在处理数据时存在堆积情况，但是仍然会不断从kafka拉取数据 首先先说2个参数spark.streaming.kafka.consumer.poll.msspark去kafka取数的时候，会有一个超时时间。如果两次尝试后都出现了超时，这个任务就会失败，然后spark会把这个任务分发到其它的executor上面去执行，这就会导致一定的调度耗时。 在spark中这个参数
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2023-09-27 21:25:01
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在学习Spark的过程中，查看任务的DAG、stage、task等详细信息是学习的重要手段，在此做个小结；环境信息本文对应的环境信息如下：CentOS Linux release 7.5.1804JDK：1.8.0_191hadoop：2.7.7spark：2.3.2参考文档(准备环境用到)搭建hadoop、spark、运行耗时任务，请参考以下文章：部署hadoop：《Linux部署hadoop2
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2023-09-03 16:15:56
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