为什么需要分布式ID(分布式集群环境下的全局唯一ID)UUIDUUID 是指Universally Unique Identifier，翻译为中文是通用唯一识别码产生重复 UUID 并造成错误的情况非常低，是故大可不必考虑此问题。 Java中得到一个UUID，可以使用java.util包提供的方法独立数据库的自增ID在这个数据库中创建一张表，这张表的ID设置为自增，其他地方 需要全局唯一ID的时候
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2023-07-10 15:10:56
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1 Spark on Yarn Client 模式整个程序也是通过 spark-submit 脚本提交的。但是 yarn-client 作业程序的运行不需要通过 Client 类来封装启动，而是直接通过反射机制调用作业的 main 函数。下面就来分析：1. 通过 SparkSubmit 类的 launch 的函数直接调用作业的 main 函数(通过反射机制实现)，如果是集群模式就会调用 Clien
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2024-08-14 15:42:29
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摘要： spark有两种方式运行在yarn上，一种是yarn-client客户端模式，一种是yarn-cluster模式。两种模式有一定的不同点。一、Application Master 为了更好的理解这两种模式的区别先了解下Yarn的Application Master概念。在Yarn中，每个application都有一个Application Master进程，它是Appliaction
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2023-08-12 15:41:05
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# Spark指定YARN队列提交：一次深入探索
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，其与Hadoop生态系统紧密集成。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，为Spark提供了调度和资源管理的能力。在大规模的分布式计算中，如何管理和优化资源是一项重要的任务，其中一个关键策略就是合理地指定Spark任务运行的YAR
第1章 Yarn资源调度器思考： 1）如何管理集群资源？ 2）如何给任务合理分配资源？ Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。1.1 Yarn基础架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等
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2024-10-08 12:14:11
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和yarn-cluster模式一样，整个程序也是通过spark-submit脚本提交的。但是yarn-client作业程序的运行不需要通过Client类来封装启动，而是直接通过反射机制调用作业的main函数。下面就来分析： 1、通过SparkSubmit类的launch的函数直接调用作业的main函数（通过反射机制实现），如果是集群模式就会调用Client的main函数。 2、而应用程
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2024-05-07 12:23:34
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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
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2024-05-17 09:54:06
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在spark的资源调度中1、集群启动worker向master汇报资源情况2、Client向集群提交app，向master注册一个driver（需要多少core、memery）,启动一个driver3、Driver将当前app注册给master，（当前app需要多少资源），并请求启动对应的Executor4、driver分发任务给Executor的Thread Pool。根据Spark源码可以知道
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2024-09-30 23:05:23
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spark的runtimestandaloneSpark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。
该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭，都是由一个主节点多个从节点组成。
在Spark 的Standalone模式中：
主：为master
从：为worker任务提交流程：spark-submit 提交任务给 MasterMaster 收到任务请求后通过 LaunchDr
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2023-08-12 21:35:24
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# Spark任务提交到指定队列的实践指南
Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，它支持多种计算模型，包括批处理、流处理、机器学习等。在Spark集群中，资源管理是一个关键问题，合理地分配资源可以提高集群的利用率和任务的执行效率。本文将介绍如何将Spark任务提交到指定的队列中，以实现资源的合理分配。
## 流程图
首先，我们通过一个流程图来概述整个任务提交的流程：
``
原创
2024-07-17 03:58:55
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生产环境配置 以及对应问题spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core 启动Spark application spark-submit配置 80个 executor 每个executor 4g内存，2个cpu core--executor-cores 2
--executor-memory 4g每次运行spark作业 大概耗费320G内存，160个cpu co
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2023-08-13 22:35:08
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在Yarn-cluster模式下，driver运行在Appliaction Master上主要记住driver（即提交的程序）用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Sch
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2023-07-10 15:11:31
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Spark（笔记）spark运行模式：本地模式standalone模式：独立集群（封闭）yarn模式：（开放）
yarn-client：AM（driver）在提交任务的本地启动 （交互 / 调试方便）yarn-cluster：AM（driver）在某个NN上启动cluster模式下，driver运行在AM中，负责向Yarn申请资源 ，并监督作业运行状况，当用户提交完作用后，就关掉Clien
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2023-11-10 08:53:18
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&n
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2023-08-12 21:19:34
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上一篇博文，我们看了在Yarn Cluster模式下，从Spark-submit提交任务开始，到最后启动了ExecutorBackend线程，也就是进行到了图中的第9步。 上一篇博文地址：1、接下来先看Excutor端向Driver注册那么今天接着看ExecutorBackend进程做了什么，上次最后一步为startContainer，但是实际的命令为： /bin/java org.apache
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
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2023-11-04 22:07:29
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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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2023-07-11 13:30:50
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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
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2024-08-14 18:10:09
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# 在 Spark 集群上实现提交监控
## 引言
在现代数据处理环境中，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。随着集群规模的扩大，监控每个提交的作业变得越来越重要。通过监控工具，开发者能够掌握作业的执行状态，调优性能，发现潜在问题。本文将为你提供一套完整的 Spark 集群提交监控实现流程，并附带代码示例和注释。
## 流程概要
在开始实现之前，下面是一张简化的流程表
Hadoop学习笔记总结系列3——YARN框架介绍，任务详细调度分配流程。
Hadoop学习笔记总结01. YARN框架1. 新一代的框架介绍YARN的职能就是将资源调度和任务调度分开。资源管理器ResourceManager全局管理所有应用程序计算资源的分配，每一个job的ApplicationMaster负责相应任务的调度和协调。ResourceMa
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2023-11-20 11:23:34
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